提出了基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法.首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,得到两个金字塔结构.对于金字塔的每一层分解,使用"区域象素聚类"的方法生成标签图像,利用标签图像,对两金字塔各层的三个高频细节分量按区域能量取大的规则,形成融合二值决策图,每层分解对应一个二值决策图.利用每一层的二值决策图对相应层的细节分量进行融合,最后重构.并采用均方根误差对该方法进行了客观评价.实验结果表明本方法对多聚焦图像有较好的融合效果,其融合性能比基于窗口能量取大的单个象素的小波图像融合方法和文献[3]提出的融合方法的融合性能都好.
参考文献
| [1] | David L H. An introduction to multi-sensor fusion [J]. Proc. of the IEEE, 1997, 85(1): 6-23. |
| [2] | Hui Li, Manjunath B S, Mitra S K. Multi-sensor image fusion using the wavelet transform [J]. CVGIP: Graphical Models and Image Processing, 1995, 57(3): 235-245. |
| [3] | Zhong Zhang, Blum R S. A region-based image fusion Schemes for concealed weapon detection [C]∥ Proc. of 31th Annual Conference on Information Science and Systems, 1997, Mar. 168-173. |
| [4] | Mallat S G. A theory for multi-resolution signal decomposition:the wavelet representation [J]. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989, 11(7): 674-693. |
| [5] | Zhong Zhang, Blum R S. A categorization of multiscale-decomposition-based image fusion schemes with a performance study for a digital camera application [J]. Proc. of IEEE, 1999, 87(8): 1315-1326. |
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