[发明专利]一种基于区域能量和方差的稀疏融合方法

摘要

本发明公开了一种基于区域能量和方差的稀疏融合方法，属于图像处理领域的图像融合部分。本发明重点针对红外和可见光图像，使用基于区域能量和方差的融合规则，对不同源图像的稀疏系数进行融合处理，并通过稀疏重构，得到最终的融合图像。通过对多幅已配准的红外和可见光图像测试表明，该方法较与传统方法与一般的稀疏融合算法，在熵、互信息、边缘保持度、平均梯度等评价指标方面有明显的优势。该方法利用区域能量和方差对图像块进行分类，得以选取更适合的规则进行融合处理，改善了单一融合规则没有充分考虑图像信息的缺陷，所以本发明提出的方法具有较好的融合效果。

主权项

一种基于区域能量和方差的稀疏融合算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：读入红外图像r(x,y)和可见光图像v(x,y)，根据滑块大小s和滑动步长l对其进行边界扩充得到红外图像Ar1(x,y)和可见光图像Av1(x,y)，根据红外图像A的大小构造一个行列相同的融合图像矩阵Y，并初始化各元素为零；步骤2：对红外图像和可见光图像构造的训练集A进行字典训练得到过完备字典D；步骤3：根据s和l对红外图像Ar1(x,y)和可见光图像Av1(x,y)分别依次进行滑窗处理，每次得到的图像块s1,s2按行展开成列向量c1,c2；步骤4：在过完备字典D下对列向量c1，c2进行稀疏分解并得到各自的稀疏系数；步骤5：根据稀疏系数对应的图像块的区域能量和方差自适应选取融合规则进行图像融合，得到的融合系数在过完备字典D下进行稀疏重构得到列向量c3，再将其转换为图像块，叠加到融合图像矩阵Y对应的位置中；步骤6：迭代步骤3、步骤4和步骤5，直到红外图像和可见光图像的滑窗移动到最后一行和最后一列；再将得到的融合图像矩阵Y依据各自对应位置的叠加次数进行平均处理，经过裁剪得到最终的融合图像F。