[发明专利]基于离散Tchebichef多项式变换和聚焦评价的多聚焦图像融合方法

权利要求书

1.一种基于离散Tchebichef多项式变换和聚焦评价的多聚焦图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对待融合的多幅图像进行均匀分块处理，得到r个m×n的图像块，r表示图像块的个数，m表示图像块的宽，n表示图像块的高；2)分别对每个图像块归一化，再分别对归一化后的图像块进行离散Tchebichef多项式变换，得到对应的离散Tchebichef多项式变换系数；3)以高阶变换系数的能量和低阶变换系数的能量的比值作为聚焦评价函数，根据聚焦评价值最大的融合规则融合多幅输入图像；

所述步骤3)中以高阶变换系数的能量和低阶变换系数的能量的比值作为聚焦评价函数，根据聚焦评价值最大的融合规则融合多幅输入图像的步骤包括：经过离散Tchebichef多项式变换后的矩阵定义为高阶变换系数与低阶变换系数的定义为：

其中‘\’代表从中除去剩下的部分，聚焦评价函数定义为

其中||F||＝F₁²+F₂²+…+F_n²代表能量，根据高阶变换系数与低阶变换系数的关系，以及帕斯瓦尔定理，聚焦评价函数简化为：

4)将融合后的图像进行一致性验证，得到最终融合后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于离散Tchebichef多项式变换和聚焦评价的多聚焦图像融合方法，其特征在于，所述步骤2)中分别对每个图像块归一化的步骤为：代表归一化后的图像块函数，x表示函数的横坐标，y表示函数的纵坐标，m表示图像块的宽，n表示图像块的高，k表示第k个图像块，r表示图像分块的个数，

对于图像块f_k(x,y)，x≤m，y≤n，k≤r，其归一化定义为：

3.根据权利要求2所述的基于离散Tchebichef多项式变换和聚焦评价的多聚焦图像融合方法，其特征在于，上述步骤2)中根据离散Tchebichef多项式变换，得到图像中每个块对应的Tchebichef变换系数具体包括：

离散Tchebichef多项式变换公式如下：

其中，为m×n待融合的归一化后的图像块，T_s,t为离散Tchebichef多项式变换系数；C_s为离散Tchebichef多项式行变换矩阵，大小为s×m，每一行为某一阶数的离散Tchebichef多项式表示，共s阶；C_t为离散Tchebichef多项式列变换矩阵，大小为n×t，每一列为某一阶数的离散Tchebichef多项式表示，共t阶；离散Tchebichef多项式变换的逆变换公式如下，其中C'为C的转置：

f＝C_s'*T_s,t*C_t' (6)。

4.根据权利要求3所述的基于离散Tchebichef多项式变换和聚焦评价的多聚焦图像融合方法，其特征在于，当离散Tchebichef多项式变换矩阵为典型的8×8矩阵时，离散Tchebichef多项式变换矩阵系数如下：

5.根据权利要求1-4之一所述的基于离散Tchebichef多项式变换和聚焦评价的多聚焦图像融合方法，其特征在于，所述步骤4)中融合后的图像进行一致性验证采用的是多数筛选法，即如果合成图像中的某个像素来自于图像A,而这个像素邻域内的其他像素来自于图像B的居多，则将其修正为来自图像B，邻域选用d×d的模板，其中d>1；包括步骤：将对应图像块的聚焦评价函数值进行比较，创建一个决策图w记录特征比较结果；

采用一个d×d的滤波器获得最终的决策图R:

最后，根据决策图R进行融合。