基于提升小波變換的模糊圖像融合算法研究
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圖像融合指綜合和提取兩個(gè)或多個(gè)圖像的信息，從而獲得對(duì)同一場(chǎng)景或目標(biāo)更為準(zhǔn)確、全面和可靠的圖像，使其更加適合人眼感知或計(jì)算機(jī)后續(xù)處理。常用的圖像融合的分類方法是基于圖像表征層的劃分，將圖像融合分為像素級(jí)、特征級(jí)和決策級(jí)3級(jí)。圖像的小波分解是一種像素級(jí)圖像融合普遍采用的方法，利用小波非冗余性使圖像經(jīng)小波分解后數(shù)據(jù)量不會(huì)增大；同時(shí)小波分解具有方向性的特性，可針對(duì)人眼對(duì)不同方向的高頻分量具有不同分辨率這一視覺特性，在圖像融合時(shí)獲得效果更佳的融合圖像。基于提升方法的小波變換又稱第2代小波變換，它既保持傳統(tǒng)的小波時(shí)頻局部化等特性，又克服其局限性。提升的實(shí)現(xiàn)形式給出小波完全的空間域解釋，它具有許多優(yōu)良特性：結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)算量低、原位運(yùn)算、節(jié)省存儲(chǔ)空間、逆變換可直接反轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)，可逆的整數(shù)到整數(shù)變換，便于實(shí)現(xiàn)。采用提升格式的coif5小波變換進(jìn)行圖像融合處理。針對(duì)低頻和高頻系數(shù)不同的特點(diǎn)運(yùn)用不同的融合規(guī)則。仿真結(jié)果表明模糊圖像融合效果良好。
2 原理與算法
2．1 提升小波變換原理
提升算法給出雙正交小波簡(jiǎn)單而有效的構(gòu)造方法，使用基本的多項(xiàng)式插補(bǔ)獲取信號(hào)的高頻分量，通過(guò)構(gòu)造尺度函數(shù)獲取信號(hào)的低頻分量。由提升方法構(gòu)成的小波變換分為分裂、預(yù)測(cè)和更新3個(gè)步驟：
(1)分裂(Split)將原始信號(hào)分為兩個(gè)互不相交的子集和，通常是將一個(gè)數(shù)列分為偶數(shù)序列和奇數(shù)序列，即
(2)預(yù)測(cè)(Predict)根據(jù)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，可用sj-1預(yù)測(cè)dj-1。故可采用一個(gè)與數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)的預(yù)測(cè)算子P，使得dj-1=P(sj-1)，這樣就可以用子數(shù)據(jù)集sj-1代替原始的數(shù)據(jù)集sj。若用子集dj-1與預(yù)測(cè)值P(sj-1)的差值去代替dj-1，則此差值反映兩者的逼近程度。如果預(yù)測(cè)合理，則差值數(shù)據(jù)集所包含的信息比原始子集dj-1包含的信息要少得多。預(yù)測(cè)過(guò)程的表達(dá)式如下：
(3)更新(Update)經(jīng)步驟(1)產(chǎn)生子集的某些整體特征(如均值)可能與原始數(shù)據(jù)并不一致，為了保持原始數(shù)據(jù)的整體特征，需要一個(gè)更新過(guò)程。經(jīng)小波提升，可將信號(hào)sj分解為低頻部分sj-1和高頻部分dj-1；對(duì)于低頻數(shù)據(jù)子集sj-1可再進(jìn)行相同的分裂、預(yù)測(cè)和更新，將sj-1進(jìn)一步分解為dj-2和sj-2，…如此下去，經(jīng)過(guò)n次分解后，原始數(shù)據(jù)sj用小波表示為{sj-n，dj-n，dj-n+1，…，dj-1}其中，sj-n％代表信號(hào)的低頻部分；dj-n，dj-n+1，dj-1，則是信號(hào)從低到高的高頻部分。
(4)重構(gòu)重構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)的提升公式與分解公式相同，改變計(jì)算次序和符號(hào)即可。
式中，Merge即“合并”，是將分裂后的子集sj-1和dj-1，重構(gòu)為初始信號(hào)sj。
圖1為利用第2代小波變換分解和重構(gòu)的示意圖。利用不同的預(yù)測(cè)算子P和更新算子U可以建立不同的小波變換。
2．2 小波基的選擇
對(duì)同一圖像，采用不同的小波基對(duì)其進(jìn)行分解會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果，由于不同的小波基具有不同的性能指標(biāo)。小波基函數(shù)的正則性越高，其分辨率越高，等效濾波器組的幅頻響應(yīng)旁瓣越低；其消失距階數(shù)R越高，對(duì)應(yīng)濾波器的低頻拖尾衰減越快；對(duì)于正交小波，如果尺度函數(shù)和小波是緊支撐，則濾波器呈現(xiàn)FIR特性，其分解和重構(gòu)算法可以通過(guò)FIR濾波器組實(shí)現(xiàn)；當(dāng)尺度函數(shù)和小波對(duì)稱時(shí)，濾波器呈現(xiàn)廣義線性相位，缺乏該性質(zhì)將會(huì)引起相位失真。因此，小波基的選取要兼顧小波的正交性、對(duì)稱性、光滑度和正則性等。
選取Daubechies構(gòu)造的coiflets小波函數(shù)，它具有coifN (N=1，2，3，4，5)一系列，coifles小波具有雙正交性、緊支撐性、近似對(duì)稱性等優(yōu)點(diǎn)。coifN比dbN對(duì)稱性更好，其支撐長(zhǎng)度與db3N相同，其消失矩階數(shù)與db2N相同。為分析不同的小波基對(duì)變換結(jié)果的影響，分別采用傳統(tǒng)的haar、coif5以及提升格式db2小波、coif5小波對(duì)兩幅模糊圖像進(jìn)行融合并仿真。
3 融合規(guī)則
每個(gè)源圖像在進(jìn)行二維提升小波分解后分別得到由各層的細(xì)節(jié)子圖像和最后一個(gè)分解層的近似子圖像構(gòu)成的子圖像系列。由于圖像的細(xì)節(jié)子圖像和近似子圖像包含的信息不同，針對(duì)其不同特點(diǎn)，分別采用不同融合規(guī)則進(jìn)行融合。
評(píng)論