多源图像融合技术研究_徐思宁

Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ Ｉ ｍ ａ ｅ Ｆ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｕ ｅ － ｇ ｑ
ＸＵ Ｓ ｉ ｎ ｉ ｎ Ｓ ｈ ｉ ｌ ｉ Ｅ ＮＧ Ｗ ｅ ｉ ｍ ｉ ｎ Ｗ ｅ ｉ ｌ ｉ ａ ｎ ＷＡＮＧ ＣＨ ＧＵＡＮ ｇ ｇ （ ） Ｎ ｏ ． ９ １ ３ ３ ６Ｔ ｒ ｏ ｏ ｓ ｏ ｆ Ｐ Ｌ Ａ，Ｑ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ ｎ ｄ ａ ｏ ６ ６ ３ ２ ６ ０ ｐ ｇ ， Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｉ ｍ ａ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｓ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｓ ｍ ｂ ｏ ｌ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｉ ｍ ａ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｍ ａ ｉ ｎ ｌ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｓ ｃ ｏ ｍｍ ｏ ｎ ｌ ｉ ｘ ｅ ｌ ａ ｅ ｒ ｇ ｙ ｇ ｙ ｙ ｙ ｐ ｐ ｐ ｕ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｎ ｉ ｘ ｅ ｌ ｉ ｍ ａ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ．Ｔ ｗ ｉ ｃ ｅ ｉ ｍ ａ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｗ ａ ｓ ｒ ｏ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｅ ｒ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｇ ｐ ｇ ｇ ｐ ｐ ｐ ｐ ， ｏ ｆ ｏ ｎ ｅ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｎ ｄ ａ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｃ ｏ ｍ ｏ ｓ ｉ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｅ ａ ｎ ｄ ｍ ａ ｋ ｅ ｕ ｔ ｈ ｅ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｃ ｏ ｍ ｉ ｎ ｏ ｆ ａ ｌ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｃ ｏ ｍ ｉ ｎ ｅ ｔ － ｇ ｐ ｇ ｐ ｇ ｇ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ． ｇ ，ｍ ， Ｋ ｅ Ｗｏ ｒ ｄ ｓ ｉ ｍ ａ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｕ ｌ ｔ ｉ ｆ ｏ ｃ ｕ ｓ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ － ｇ ｇ ｙ Ｃ ｌ ａ ｓ ｓ Ｎ ｕ ｍ ｂ ｅ ｒ Ｐ ３ ９ １ Ｔ
Ｆ（ ｍ， ｎ） ＝ Ａ（ ｍ， ｎ） ＋ Ｂ（ ｍ， ｎ） ω ω １ ２ 式中 ： ｍ 和ｎ 分 别 为 图 像 中 像 素 的 行 号 和 列 号，
…， …， ｍ＝１， ２， Ｍ； ｎ＝１， ２， Ｎ 。ω １和ω ２为加权系 。 数， ω ω １＋ ２ ＝１ 该算 法 的 最 大 优 点 是 简 单 、 运 算 速 度 快， 此外 还可以抑制源 图 像 中 的 噪 声 。 因 为 所 有 像 素 灰 度 进行加权平均 ， 所 以 抑 制 了 图 像 中 的 显 著 部 分， 导 致对比度降低 。 而且 ， 当融合图像的灰度差异教大 时， 就会出现明显的拼接痕迹 。 ２． ２ Ｉ Ｈ Ｓ 变换法
１ ０］ 。 性［
。
［ ６］
加权平均法 是 对 配 准 后 的 两 幅 待 融 合 图 像 中 各对应像 素 做 加 权 平 均 处 理 ， 融合成一幅新的图 大 小 为 Ｍ ×Ｎ ， 像 。 设 Ａ、 Ｂ 为待融合图 像 ， Ｆ 为融 则加权平均算法可表示为 合后的图像 ，
该算法融合的流程为 ： 将配准后的待融合图像 进行小波分解 ， 获 得 不 同 分 辨 率 下 的 小 波 系 数； 根 据不同源图像的特点选取融合规则 ， 分别对小波每 获得合成的各层小波 一分解层每一系数进行合成 ， 系数序列 ； 由合成的各层小波系数序列小波重构得 到融合图像 。 小波变换法 在 信 号 分 解 和 重 建 过 程 中 不 产 生 因此有效地增强了图像的空间 信息的丢失和冗余 ， 细节表现能力 ， 保持了图像融合前后的光谱特性 。
［ １］
的图像或者图像序列信息综合 ， 以生成一个新的关
３］ 。根据图像融 于此场景 的 解 释 的 信 息 处 理 过 程 ［
从 目 标 识 别 层 上， 多 合在处理过程 中 所 处 的 阶 段 ， 源图像融合可 分 为 三 个 层 次 ： 像 素 级 融 合、 特征级
４］ 。 根据图像源的不同 ， 融合和决策级融合 ［ 多源图
２ 多源图像融合常用算法
目前常用的 多 源 图 像 融 合 算 法 主 要 有 加 权 平
＊
收稿日期 ： 修回日期 ： ２ ０ １ ４年１月２日， ２ ０ １ ４年２月２ ３日 ） 基金项目 ： 总装备部武器装备预研基金 （ 编号 ： 资助 。 ９ １ ４ ０ Ａ１ ９ ０ ４ ０ ８ ０ ９Ｊ Ｂ １ ４ ０ ３ 作者简介 ： 徐思宁 ， 男， 研究方向 ： 光电对抗仿真技术 。 王世 立 ， 男， 硕士， 助理工程师， 研究方向： 光电 对 抗 仿 真、 图像 处理技术 。
９］ 。常用的金 的金字塔 做 逆 变 换 可 得 到 融 合 图 像 ［
图 １ 图像二次融合原理框图
图像二次融 合 效 果 的 好 坏 主 要 取 决 于 两 个 融 合算法的选取 和 像 素 选 择 算 法 的 选 取 。 两 个 融 合 如加权平均融合算法和 算法要具有一定的互补性 ， 梯度选大融合算法 ， 加权平均融合算法模糊了图像 的边缘和轮廓 ， 而梯度选大融合算法是选取清晰的 边缘作为融合图像的边缘 ， 弥补了加权平均算法的 通过像素 选 择 算 法 选 取 对 比 度 大 、 清晰的像 缺点 ， 素作为最终的融合结果 ， 可以提高融合效果 。 本文 以这两种算法为例 ， 对该思想进行实验验证 。 考虑到图像二次融合的计算量 ， 本文采用简单 的梯度运算方法 ， 如下
＊
摘 要 图像融合分为三个层次 ： 像素级融合 、 特征级融合和决 策 级 融 合 。 论 文 主 要 介 绍 了 像 素 级 图 像 融 合 的 常 用 算 分析了各算法的特点 ， 因单一算法存在缺陷 ， 故提出图像二次融合模型来综合两种算法的优点 ， 弥补缺陷 ， 使融合图像达 法， 到良好的效果 。 关键词 图像融合 ；多聚焦 ；算法 ： ／ 中图分类号 Ｔ Ｐ ３ ９ １ Ｄ Ｏ Ｉ １ ０． ３ ９ ６ ９ ． ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ２ ９ ７ ３ ０． ２ ０ １ ４． ０ ７． ０ １ ６ － ｊ
［ ８］
高通滤波法 是 将 高 分 辨 率 图 像 通 过 高 通 滤 波 器滤除低频信息得到图像的高频信息 ， 然后将这些 从而提高多光谱图 高频信息叠加到多光谱图像中 ， 像的空间分辨率 。 该算法的优 点 是 在 自 动 消 除 高 分 辨 率 图 像 的 低频噪声的同时增强了图像的边缘 ， 多光谱图像的 空间分辨率有 效 地 得 到 提 高 。 但 是 高 通 滤 波 导 致 使 得 分 辨 率 有 一 定 损 失， 同时高 部分细节的损 失 ， 通滤波也会带来噪声 。 ２． ４ 金字塔图像融合法 金字塔图像 融 合 法 就 是 将 配 准 后 的 每 幅 待 图 得 到 每 幅 图 像 的 金 字 塔 变 换， 将 像作金字塔变 换 ， 金字塔变换系 数 在 各 相 应 层 上 以 一 定 的 融 合 规 则 进行运算 ， 可得到合成的金字塔变换系数 。 将合成
点的梯度值 ， 选取梯度值大的对应的像素作为融合
２ ０ １ ４ 年第 ７ 期
舰 船 电 子 工 程 表 １ 融合效果具体量化指标比较
Ａ Ｂ
６ ７
图像的像素值 ， 其过程如下
Ａ（ ｘ， ｘ， ｘ， ｆ （ ｙ） 若 ｆ （ ｙ） ｙ） Ｆ２（ ｘ， ＝烄 ｙ） 烅 Ａ Ｂ Ｂ（ ｘ， ｘ， ｘ， ｆ （ ｙ） 若 ｆ （ ｙ） ｙ） 烆 Ａ Ｂ 、ｆ （ 分 别 为 图 像 Ａ、 ｘ， ｘ， Ｂ 在 像 素ｆ ｆ （ ｙ） ｙ）
［ ７］
３ 图像二次融合模型
虽然融合算法很多 ， 但是没有一种算法是完美 都存在自身 的 缺 点 ， 如加权平均算法降低图像 的， 的清晰度 、 模糊 边 缘 和 轮 廓 ， 金字塔变换算法增加 运算数据量 ， 小波变 换 算 法 模 糊 图 像 清 晰 区 域 等。 基于以上问题 ， 本 文 提 出 一 种 新 的 图 像 融 合 模 型， 称作图像二次 融 合 。 图 像 二 次 融 合 的 主 要 思 想 就 是对两幅图像 分 别 用 两 种 融 合 算 法 进 行 图 像 融 合 然后对两个融合结果再进行一 得到两个融合结果 ， 次像素选择的 运 算 得 到 最 终 融 合 图 像 。 其 主 要 目 的是通过利用 融 合 算 法 之 间 的 互 补 性 来 弥 补 各 自 融合算法的缺点 。 原理框图如图 １ 所示 。
。 图像融合 是 信 息 融 合 范 畴 内 主 要 以 图 像 为
对象的研 究 领 域 ， 通过综合提取各输入图像的信 息， 形成统一的图像或数据来控制其他系统或指导 决策
［ ２］
。
图像融合是 指 将 两 个 或 两 个 以 上 的 传 感 器 在 同一时间 （ 或 不 同 时 间） 获取的关于某个具体场景
Ｉ Ｈ Ｓ 变换的主 要 思 想 就 是 用 一 副 图 像 替 换 另 一幅图像的一 个 分 量 。 如 用 高 分 辨 率 全 色 图 像 直 接替换多光 谱 图 像 的 Ｉ 分 量 来 提 高 多 光 谱 图 像 的 空间分辨率 。 该算法一般用于遥感图像融合中 ， 对特征性强 但融合 和特征差异大的数据间融合有较好的效果 ， 结果的光谱特性可能会有扭曲 。 法 ２． ３ 高通滤波 （ ＨＰ Ｆ）
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徐思宁等 ： 多源图像融合技术研究
总第 ２ ４ １期
均法 、 高通滤波 （ 法、 金字塔图像 Ｉ Ｈ Ｓ 变换法 、 ＨＰ Ｆ） 融合法 、 小波变换法 ２． １ 加权平均法
［ ５］
合图像的局部变化特征 ， 因此小波变换具有空间和 频率局部性 。 而 且 它 的 基 函 数 可 以 根 据 实 际 问 题 的需 要 进 行 设 计 ， 体现了它在应用方面的灵活
像融合可大致分为多传感器图像融合 、 遥感图像融 合和多聚焦图 像 融 合 。 长 期 对 多 源 图 像 融 合 的 研 究发现 ， 很难提出一种能够适应各类图像源的图像 融合算法 ， 因此实际应用中一般针对不同的图像源 设计不同的图 像 融 合 算 法 。 本 文 首 先 介 绍 了 常 用 的图像融合算法 ， 而后针对单一算算法难以达到要 求， 提出了图像二次融合模型 。
总第 ２ ４ １期 ２ ０ １ ４ 年第 ７ 期
舰 船 电 子 工 程 Ｓ ｈ ｉ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅ ｎ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｐ ｇ ｇ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ４Ｎ ｏ ． ７ ６ ５
多源图像融合技术研究
徐思宁 王世立 程威敏 管卫亮
（ ） ９ １ ３ ３ ６ 部队 秦皇岛 ０ ６ ６ ３ ２ ６
ห้องสมุดไป่ตู้
对 比 度 金 字 塔、 梯度金字 字塔有拉普拉 斯 金 字 塔 、 塔。 ２． ５ 小波变换法 小波变换将 待 融 合 图 像 分 解 成 一 系 列 具 有 不 同方向分辨率和频率特性的子图像 ， 能够反映待融
ｘ， ＝｜ Ｇ Ｇ ｜＋｜ ｜ ｆ（ ｙ） ｘ ｙ 梯度选大融 合 算 法 的 思 想 是 通 过 比 较 各 像 素
１ 引言
随着 计 算 机 、 电 子 信 息 等 技 术 的 迅 速 发 展， 传 感器技术也得 到 飞 速 发 展 。 多 传 感 器 的 使 用 导 致 所需处理的信息量增加并且呈现复杂多样性 ， 传统 的信息处理方 法 现 已 无 法 应 对 现 状 。 信 息 融 合 应 所谓信 息 融 合 ， 是指对来自多个传感器的 运而生 ， 多源信息进行多级别 、 多方面和多层次的处理与综 合， 从 而 获 得 更 丰 富、 更 精 确、 更可靠的有用信 息