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        基于鄰域統(tǒng)計(jì)信息的紅外與可見光圖像融合

        2014-06-25 06:53:18孫新德薄樹奎
        激光與紅外 2014年3期
        關(guān)鍵詞:子帶鄰域紅外

        孫新德,薄樹奎

        (鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用系,河南鄭州450015)

        1 引言

        圖像融合就是綜合利用各成像傳感器得到的不同圖像的互補(bǔ)信息和冗余信息,獲得對(duì)該場(chǎng)景更為全面、準(zhǔn)確的圖像描述[1]。圖像融合技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在軍事、遙感、醫(yī)學(xué)圖像處理、自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別以及計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。

        近年來(lái),有不少學(xué)者提出了各種圖像融合方法,特別是基于多尺度分析的方法被廣泛應(yīng)用[2]。一幅圖像經(jīng)過(guò)多尺度分解后可以得到多個(gè)子帶。各個(gè)子帶反映圖像特征的側(cè)重點(diǎn)不同。通常低頻子帶集中了圖像的大部分能量,決定圖像的輪廓;高頻子帶含有豐富的邊緣和細(xì)節(jié)信息。因此,在基于多尺度分解的圖像融合中,應(yīng)該根據(jù)低頻子帶和高頻子帶的特點(diǎn)采用不同的方法進(jìn)行融合。因此本文在對(duì)系數(shù)鄰域統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,提出了針對(duì)不同子帶采用不同融合策略的紅外與可見光圖像融合方法。低頻子帶采用基于目標(biāo)參數(shù)和場(chǎng)景參數(shù)的自適應(yīng)加權(quán)融合規(guī)則;高頻子帶采用受鄰域統(tǒng)計(jì)信息調(diào)制的系數(shù)比較取大融合規(guī)則。本文把這種融合規(guī)則用于紅外與可見光圖像融合實(shí)驗(yàn),得到了具有更好視覺效果和更優(yōu)量化指標(biāo)的融合圖像。

        2 圖像融合算法分析

        一幅圖像經(jīng)過(guò)多尺度分解后可以得到多個(gè)子帶。各個(gè)子帶反映圖像特征的側(cè)重點(diǎn)不同。通常低頻子帶集中了圖像的大部分能量,決定圖像的輪廓;高頻子帶含有豐富的邊緣和細(xì)節(jié)信息。因此,在基于多尺度分解的圖像融合中,需要根據(jù)低頻子帶和高頻子帶的特點(diǎn)采用不通用的方法進(jìn)行融合。

        2.1 低頻子帶系數(shù)融合

        圖像的低頻子帶決定了圖像的輪廓,因此低頻子帶系數(shù)的融合必定是基于能量的融合。最常見的方法是加權(quán)平均,見式(1):

        式中,C1(m,n)為第一幅圖像的低頻子帶系數(shù);w1為第一幅圖像的低頻子帶的融合權(quán)重系數(shù),C2(m,n)為第二幅圖像的低頻子帶系數(shù);w2為第二幅圖像的低頻子帶的融合權(quán)重系數(shù)。w1和w2為非負(fù)小數(shù),且w1+w2=1。

        可見光成像傳感器與紅外成像傳感器是根據(jù)不同的機(jī)理成像的。前者主要是根據(jù)物體的光譜反射特性成像,而后者主要是根據(jù)物體的熱輻射特性成像。因而,通??梢姽鈭D像很好地描述了場(chǎng)景信息,而紅外圖像很好地給出了目標(biāo)的存在特性[3]。因此,我們把權(quán)重系數(shù)w1和w2分別與紅外圖像和可見光圖像的物理特征相聯(lián)系,制定了基于圖像物理特征的低頻子帶系數(shù)融合策略。

        在紅外圖像應(yīng)用中,目標(biāo)往往是一些高亮度的連續(xù)斑塊,融合時(shí)應(yīng)該給以高權(quán)重。這些斑塊通常具有特征:局部區(qū)域均值高于整體均值,并且局部區(qū)域方差小。因此可以定義目標(biāo)特征參數(shù)為:

        式中,EL(m,n)為局域均值;E為低頻子帶均值;σL(m,n)為局域方差;α和β為調(diào)節(jié)系數(shù)且0<α,β≤1;局域取點(diǎn)(m,n)的鄰域。在融合過(guò)程中調(diào)整α和β的值可以微調(diào)融合圖像的質(zhì)量。

        可見光圖像含有較豐富的場(chǎng)景信息。一幅圖像中,場(chǎng)景信息豐富的區(qū)域方差會(huì)比較大,融合時(shí)也應(yīng)該給以高權(quán)重。因此可定義場(chǎng)景特征參數(shù):

        所以可以把加權(quán)平均融合的權(quán)重系數(shù)w1和w2分別定義為:

        顯然,w1和w2是圖像像素位置坐標(biāo)(m,n)的函數(shù)。因此,在根據(jù)公式(1)進(jìn)行紅外與可見光圖像低頻子帶系數(shù)融合過(guò)程中,w1和w2隨(m,n)鄰域統(tǒng)計(jì)特性變化而變化,即隨像素坐標(biāo)(m,n)變化自適應(yīng)地調(diào)整。

        2.2 高頻子帶系數(shù)融合

        圖像經(jīng)過(guò)多尺度分解后得到的高頻子帶系數(shù)含有豐富的邊緣和細(xì)節(jié)信息。子帶系數(shù)攜帶圖像信息量與系數(shù)大小相關(guān),一些人在進(jìn)行融合時(shí)采用了系數(shù)比較取大策略[4-5]。實(shí)際上,圖像信息量除與子帶系數(shù)大小有關(guān),還與子帶系數(shù)鄰域的系數(shù)空間分布有關(guān)[2]。本文制定了綜合考慮子帶系數(shù)大小和鄰域系數(shù)分布的高頻子帶系數(shù)融合規(guī)則。

        高頻子帶中,某系數(shù)鄰域的系數(shù)分布越雜亂,其攜帶圖像信息量就會(huì)越大。某系數(shù)的鄰域系數(shù)分布雜亂程度可以用該系數(shù)與其鄰域系數(shù)符號(hào)相同的概率來(lái)描述。設(shè)P(m,n)為高頻子帶系數(shù)C(m,n)與其鄰域內(nèi)系數(shù)具有相同符號(hào)的概率,其定義為:

        即P(m,n)等于鄰域內(nèi)與C(m,n)符號(hào)相同的系數(shù)個(gè)數(shù)除以鄰域內(nèi)總的系數(shù)個(gè)數(shù)。顯然,當(dāng)C(m,n)與其鄰域內(nèi)系數(shù)符號(hào)均相同時(shí)P(m,n)=1;當(dāng)C(m,n)與其鄰域內(nèi)系數(shù)符號(hào)均不相同時(shí)P(m,n)=0。這兩種極端情況對(duì)應(yīng)著鄰域系數(shù)分布雜亂度最低,因此鄰域系數(shù)分布雜亂度高低與P(m,n)×(1-P(m,n))的大小對(duì)應(yīng)。所以,定義高頻子帶系數(shù)融合參數(shù)為:

        T(m,n)包含了系數(shù)自身大小信息和鄰域系數(shù)分布信息。如果系數(shù)C(m,n)的T較大,則其攜帶信息量就大,那么其對(duì)融合的貢獻(xiàn)就應(yīng)該多。于是,受鄰域統(tǒng)計(jì)信息調(diào)制的系數(shù)比較取大的圖像融合規(guī)則為:

        式中,CF(m,n)為融合圖像高頻系數(shù);Ci(m,n)為紅外圖像高頻系數(shù);Ti(m,n)為紅外圖像高頻子帶系數(shù)融合參數(shù);Cv(m,n)為可見光圖像高頻系數(shù);Tv(m,n)為可見光圖像高頻子帶系數(shù)融合參數(shù)。

        3 圖像融合算法流程

        根據(jù)上面的分析,可總結(jié)出紅外與可見光圖像融合算法流程如下:

        1)分別對(duì)已經(jīng)配準(zhǔn)的紅外與可見光圖像多尺度分解。

        2)根據(jù)式(4)計(jì)算紅外圖像低頻子帶融合權(quán)重系數(shù)w1(m,n)和可見光圖像低頻子帶融合權(quán)重系數(shù)w2(m,n);根據(jù)式(1)進(jìn)行低頻子帶系數(shù)融合。

        3)根據(jù)式(6)分別計(jì)算紅外圖像和可見光圖像高頻子帶系數(shù)融合參數(shù)Ti(m,n)和Tv(m,n);根據(jù)式(7)進(jìn)行高頻子帶系數(shù)融合。

        4)利用融合的低頻和高頻系數(shù)重構(gòu)融合圖像。

        4 融合效果仿真實(shí)驗(yàn)與性能評(píng)價(jià)

        為了檢驗(yàn)本文算法的有效性,以來(lái)自www.imagefusion.org的UNcamp和 Trees圖像為例,在Matlab R2006平臺(tái)上進(jìn)行了測(cè)試。

        圖1 UN Camp圖像測(cè)試結(jié)果

        圖1 和圖2分別為基于為UN Camp和Trees圖像的測(cè)試結(jié)果。其中,(a)是待融合的紅外圖像,(b)是待融合的可見光圖像,(c)是低頻簡(jiǎn)單平均高頻取大的融合圖像,(d)是低頻簡(jiǎn)單平均高頻進(jìn)行鄰域統(tǒng)計(jì)的融合圖像,(e)是根據(jù)文獻(xiàn)[6]算法的融合圖像,(f)是根據(jù)本文算法的融合圖像。實(shí)驗(yàn)中,圖像多尺度分解采用的是單層二維離散小波分解,小波為db2;本文算法中的調(diào)節(jié)系數(shù)α和β的取值:α =0.5,β =1(UN Camp),α =0.5,β =0.9(Trees);像素鄰域大小為4鄰域。從測(cè)試結(jié)果可以看出,幾種算法都很好地保留了可見光圖像的背景信息和紅外圖像的目標(biāo)信息。但仔細(xì)比較可以看出,本文方法得到的融合圖像能夠在目標(biāo)和場(chǎng)景細(xì)節(jié)表現(xiàn)上達(dá)到更好的平衡。比如圖2中雖然本文算法融合圖像的目標(biāo)不是最清晰(并不影響識(shí)別),但是像樹林、山霧等場(chǎng)景信息最接近原來(lái)的可見光圖像。

        圖2 Trees圖像測(cè)試結(jié)果

        采用了四種客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)融合圖像的質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。四種評(píng)價(jià)指標(biāo)分別是平均梯度(AG)、信息熵(IE)、平均互信息(MMI)以及平均結(jié)構(gòu)相似度(MSSIM)[7]。平均梯度(AG)可以敏感地反映圖像的微小細(xì)節(jié),還可以反映圖像的紋理變換特征,常用來(lái)評(píng)價(jià)圖像的清晰度,平均梯度越大表示圖像越清晰。IE反映融合圖像包含信息的豐富程度。MMI則是融合圖像分別與兩幅原始圖像互信息(MI)的平均值,反映從原始圖像繼承信息的多少。MSSIM是融合圖像分別與兩幅原始圖像SSIM的平均值,用來(lái)衡量融合圖像的信息保留程度。

        表1 融合圖像性能評(píng)價(jià)

        表1是融合圖像客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從表1數(shù)據(jù)可以看出,采用本文方法的融合圖像(圖1(f)和圖2(f))的評(píng)價(jià)參數(shù)均為最好,得到的融合圖像最清晰,細(xì)節(jié)最豐富,包含的信息量最大。

        5 結(jié)論

        紅外圖像與可見光圖像融合技術(shù)應(yīng)用非常廣泛。本文在圖像多尺度分解的基礎(chǔ)上,分析了紅外和可見光圖像的成像特點(diǎn),定義了反映圖像物理特性的目標(biāo)特征參數(shù)和場(chǎng)景特征參數(shù)以及鄰域系數(shù)分布特征參數(shù),提出了一種基于鄰域統(tǒng)計(jì)信息的高低頻子帶規(guī)則不同的圖像融合算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提算法能夠?qū)⒓t外圖像與可見光圖像中的重要信息提取并注入到融合圖像中,而且融合圖像質(zhì)量量化指標(biāo)優(yōu)于其他一些算法。

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