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        基于IHS變換的彩色圖像融合方法

        2015-09-28 06:25:49黃曉青余月華
        現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2015年32期
        關(guān)鍵詞:融合方法模型

        黃曉青,余月華

        (1.寧夏師范學(xué)院物理與電子信息工程學(xué)院,寧夏 756000;2.重慶大學(xué)城市科技學(xué)院,重慶 404100)

        基于IHS變換的彩色圖像融合方法

        黃曉青1,余月華2

        (1.寧夏師范學(xué)院物理與電子信息工程學(xué)院,寧夏 756000;2.重慶大學(xué)城市科技學(xué)院,重慶 404100)

        0 引言

        彩色模型(又稱彩色空間或者彩色系統(tǒng))的種類眾多,有RGB彩色模型、YIQ/YUV彩色模型、CMY/CMYK彩色模型、IHS彩色模型等。不同應(yīng)用領(lǐng)域或不同的情況下可選擇合適的彩色模型,例如RGB彩色模型應(yīng)用最廣泛,主要的應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)檩敵鲲@示設(shè)備或者攝取設(shè)備。IHS彩色模型主要是面向一般的彩色圖像應(yīng)用。IHS彩色模型中定義了色度H、飽和度S和亮度或者強(qiáng)度I這三個(gè)互不相關(guān)并容易預(yù)測的顏色心理屬性,它反映了人的視覺系統(tǒng)感知彩色的方式。H體現(xiàn)了人對不同顏色的感受,與光波的波長有關(guān),是彩色相互區(qū)分的特征。S反映了彩色光所呈現(xiàn)彩色的純度,純光譜色是飽和的,加入白光會稀釋飽和度,一般來說飽和度越大顏色會越鮮艷,反之亦然。I反映了光作用在人眼所引起的光源或物體的明亮程度,一般與物體的反射率是成正比的。IHS模型的建立是基于以下兩個(gè)重要特征:①I分量與圖像的彩色分量是沒有關(guān)系的;②H分量和S分量與人感受彩色的方式是緊密相連的。這使得IHS模型非常適合于借助人的視覺系統(tǒng)來感知彩色特征的圖像處理算法。而圖像融合[1](Image Fusion)技術(shù)是多源信道對同一目標(biāo)場景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,對采集到的多幅圖像進(jìn)行綜合處理,得到一幅關(guān)于該目標(biāo)場景信息更準(zhǔn)確、更全面的融合圖像。圖像融合由高到底分為三個(gè)層次:決策級融合、特征級融合和像素級融合[2-3]。像素級融合保留了更多的原始圖像數(shù)據(jù),提供了更精確、豐富和可靠的信息,并且融合后的信息一般為圖像數(shù)據(jù),更有利于人眼觀察和計(jì)算的進(jìn)一步分析處理。本文是基于像素級的圖像融合,利用IHS與多分辨率變換相結(jié)合的方法對紅外圖像與彩色可見光圖像進(jìn)行融合處理。

        1 彩色圖像融合基本原理

        1.1IHS變換

        彩色圖像由RGB彩色模型變換為IHS彩色模型的方法有很多種,可分為線性變換和非線性變換,而常用的轉(zhuǎn)換方法有幾何推導(dǎo)法、分段定義法、坐標(biāo)變換法、標(biāo)準(zhǔn)模型法等。下面分別列出一種線性變換和非線性變換方法。

        線性變換的公式定義:

        由RGB彩色模型變換為IHS彩色模型(正變換):

        非線性變換的公式定義(以柱形變換為例):

        由RGB彩色模型變換為IHS彩色模型(正變換):

        如果當(dāng)B>G,則H=2π-H。

        其逆變換為:

        當(dāng)H≥0&H<2π/3時(shí),

        1.2基于IHS變換的彩色圖像融合算法

        基于IHS變換的彩色圖像融合算法流程圖如下圖1所示。

        本文以彩色可見光圖像與紅外圖像為例,該融合方法具體步驟為:

        首先對彩色可見光圖像進(jìn)行IHS變換,由RGB彩色模型變換為IHS彩色模型,可分別得到H、S和I分量的子圖像。

        圖1 基于IHS變換的彩色圖像融合算法流程圖

        提取I分量子圖像,分別對I分量子圖像與紅外圖像進(jìn)行多分辨率變換可得到I分量的高頻子圖像和低頻子圖像、紅外圖像的高頻子圖像和低頻子圖像。

        對高頻子圖像和低頻子圖像采用合適的融合準(zhǔn)則進(jìn)行處理,得到融合后的子圖像。

        對融合后的子圖像進(jìn)行多分辨率逆變換得到的圖像作為新的亮度分量Inew。

        將新的亮度分量Inew與H、S分量進(jìn)行IHS逆變換得到融合后的RGB模型的彩色圖像。

        2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        為了證明該方法的有效性,下面給出了兩組來自于OCTEC的紅外與彩色可見光圖像,該兩組圖像都是經(jīng)過嚴(yán)格配準(zhǔn)后的圖像。首先對圖2(a)和圖3(a)進(jìn)行IHS變換,可得到H分量、S分量和I分量子圖像,然后利用多尺度多分辨率變換將I分量子圖像和紅外圖像分解為高頻子圖像和低頻子圖像,高頻子圖像采用絕對值最大融合準(zhǔn)則,低頻子圖像采用模糊邏輯融合準(zhǔn)則[4],將融合后的子圖像進(jìn)行多尺度多分辨率逆變換得到融合圖像作為Inew分量子圖像,最后對Inew、H和S分量圖像進(jìn)行IHS逆變換得到RGB彩色模型融合圖像。在上述實(shí)驗(yàn)中采用的多尺度多分辨率變換為拉普拉斯金字塔變換(LPT)[5]和平穩(wěn)小波變換(SWT)[6],其中拉普拉斯金字塔變換采用的濾波器為Burt型濾波器,平穩(wěn)小波變換使用的小波為bior4.4小波基,分解層數(shù)為4。

        對于圖2(a)源彩色可見光圖像中有兩處比較濃的煙霧遮擋了房屋、人和樹等細(xì)節(jié)信息,但由圖2(c)和圖2(d)的融合圖像中可以明顯觀察出被煙霧遮擋的細(xì)節(jié)信息;而圖3(a)源可見光圖像中大量的煙霧存在使其可觀察性十分弱,利用本文提出的融合方法對源圖像進(jìn)行融合后可可以觀察到煙霧下的房屋、人和樹等細(xì)節(jié)信息,并很大的程度上保留了原始圖像的色彩。

        圖2 OCTEC1彩色圖像融合結(jié)果 

        圖3 Octec2彩色圖像融合結(jié)果

        3 結(jié)語

        本文以紅外圖像和彩色可見光圖像為例,提出了一種基于IHS變換的彩色圖像融合方法。將彩色可見光圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSI空間的融合方法存在較大的局限性,在該算法中要求將融合后得到的I_new分量與被替換掉的I分量具有較大的相關(guān)性,如果I與I_new分量的相關(guān)性較低,可能會導(dǎo)致融合后的彩色圖像出現(xiàn)光譜扭曲現(xiàn)象,融合效果較不理想。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將IHS變換與多分辨率分析變換相結(jié)合的圖像融合方法不僅能得到具有與可見光圖像相近的自然色彩,而且得到了較理想的亮度和飽和度。

        [1]Ardeshir G,A,Nikolov S.Image Fusion:Advances in the State of the Art.Information Fusion[J],2007,8(2):114-118.

        [2]張加友,王江安.紅外圖像融合[J].光電子激光,2000,11(5):537-539.

        [3]孫?。袼丶壎嗑劢箞D像融合算法研究[D].吉林:吉林大學(xué),2008.

        [4]Colin N,Moruzzie M.Radar Target Recognition by Fuzzy Logic[C].Proc Int Conf Fuzzy Systems,USA,1997:257-262.

        [5]Ahearn S C.Combining Laplacian Images of Different Spatial Frequencies Implications for Remote Sensing Image Analysis[J].IEEE Trans.On Geoscience and Remote Sensing,1988,26(6):826~813.

        [6]NASON G P,Silverman B W.The Stationary Wavelet Transform and Some Statistical Applitions In Wavelet and Statistics[J].Lecture Notes in Statistics,1995,103:281-299.

        The Color Image Fusion;IHS Transform;Multi-Resolution Tansform

        The Algorithm of Color Image Fusion Based on IHS Transform

        HUANG Xiao-qing1,YU Yue-hua2

        (1.School of Physics and Information Technology,Ningxia Normal University,Ningxia 756000;2.City College of Science and Technology,Chongqing University,Chongqing 404100)

        1007-1423(2015)32-0057-04

        10.3969/j.issn.1007-1423.2015.32.014

        黃曉青(1985-),女,寧夏銀川人,助教,碩士研究生,研究方向?yàn)閳D像處理

        2015-10-16

        2015-10-26

        提出一種基于IHS變換的彩色圖像融合方法。以紅外圖像與彩色可見光圖像為例,將RGB空間模型的彩色可見光圖像進(jìn)行IHS變換,可得到I、S、H三個(gè)分量圖像。再分別對紅外圖像和I圖像進(jìn)行多分辨率變換得到高頻子圖像和低頻子圖像,分別對高頻子圖像、低頻子圖像采用采用合適的融合準(zhǔn)則進(jìn)行融合,對融合后的子圖像再進(jìn)行多分辨率逆變換后得到新的亮度分量Inew,最后將Inew與H、S分量圖像通過IHS逆變換轉(zhuǎn)換到RGB空間,得到融合彩色圖像。仿真實(shí)驗(yàn)證明,該方法可得到良好的融合效果。

        彩色圖像融合;IHS變換;多分辨率變換

        余月華(1985-),女,河南信陽人,助教,碩士研究生,研究方向?yàn)閳D像處理

        Proposes a color image fusion algorithm based on IHS transform.For example,infrared and color visible image,the RGB space model of visible images are decomposed into I,H and S component of the image using the IHS transform.Then input infrared and I component of image are decomposed into a series of low frequency and high frequency subband by using multi-resolution transform tools.The low frequency subband coefficients and high frequency subband coefficients using the appropriate fusion rules.The new image of Inewis obtained by taking inverse multi-resolution transform of the fused coefficients.At last the fusion color image is obtained by taking inverse IHS transform of the Inew,H and S component of the image.Simulation results show that the algorithm based on the IHS transform obtains a good fusion effect.

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