基于MATLAB的圖像融合技術(shù)

張　瑤　劉生輝

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基于MATLAB的圖像融合技術(shù)

張瑤劉生輝

在數(shù)字圖像處理高速發(fā)展的今天，在計算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)圖像處理、紅外檢測、遙感影像分析和機(jī)器人視覺等諸多領(lǐng)域都用到了 “圖像融合”技術(shù)，而且很適合當(dāng)今科技發(fā)展的潮流。圖像融合通常分為特征級、像素級以及決策級三個層次。圖像融合技術(shù)作為當(dāng)下信息技術(shù)的一個重要領(lǐng)域，是將來自不同時間、不同源、不同介質(zhì)、不同表達(dá)方式、不同媒介的圖像數(shù)據(jù)按一定的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則綜合在一起，以形成對圖像目標(biāo)更為清晰、完整、準(zhǔn)確描述的圖像處理技術(shù)。但是“圖像融合”這一詞匯對于初學(xué)者還是比較生僻的，所以本文在此具體地剖析講述一下基于MATLAB的圖像融合技術(shù)，以便于初學(xué)者能夠理解比較復(fù)雜的數(shù)字圖像處理技術(shù)和內(nèi)容，如果大家能夠拓展和舉一反三，其他的數(shù)字圖像處理技術(shù)也會很輕易地理解并掌握。

MATLAB具有豐富的函數(shù)庫和強(qiáng)大的計算功能，包含了非常便捷的圖像融合方法，其他圖像融合軟件在操作上都過于單調(diào)乏味，還是純手工拖拉，精準(zhǔn)度也不會太高，相比之下，MATLAB更高效，操作更加智能化，而且精度很高，能實(shí)現(xiàn)方便可行的圖像融合技術(shù)。

計算機(jī)技術(shù)日益發(fā)展興盛，圖像處理的需求也日益擴(kuò)大，所以作為當(dāng)今社會的大學(xué)生，我們需要掌握這一項數(shù)字圖像處理的技能，當(dāng)然這門課程也受到了相當(dāng)大的重視，很多高校計算機(jī)相關(guān)專業(yè)和電子專業(yè)都開設(shè)了MATLAB相關(guān)課程。

數(shù)字圖像融合技術(shù)課程難度大、門檻高，不是那么容易理解，從理論到實(shí)踐性的跨度很大。圖像融合技術(shù)可廣泛用于數(shù)字照相機(jī)的大景深成像、醫(yī)學(xué)多模式圖像的綜合顯示、地球遙感圖像分類識別、機(jī)器人視覺、虛擬現(xiàn)實(shí)、三維圖像重建、防恐怖安全檢查等領(lǐng)域。所以我們要重視這一技術(shù)的理論及應(yīng)用。

算法原理

圖像的小波分解

mattat在Burt和Adelson圖像分解與重構(gòu)金字塔的啟發(fā)下提出了小波變換的Mallat快速算法，該算法在小波變換中的作用如同傅里葉變換中的快速傅里葉變換FFT是對圖像作小波分析和綜合的基礎(chǔ)。若對圖像進(jìn)行J層小波分解則將產(chǎn)生3J+1個像分量，包括3J個高頻分量和1個低頻分量。設(shè)尺度函數(shù)和小波函數(shù)對應(yīng)的濾波器系數(shù)矩陣分別為H與G則圖像小波分解為與之對應(yīng)的圖像重構(gòu)公式為：

圖像融合原理

圖像融合技術(shù)包括兩個部分，即“無縫合成”和“圖像配準(zhǔn)”。在進(jìn)行圖像融合時，成像過程中可能會受到各種因素的影響，得到的圖像間存在著相對的幾何差異。

利用將要融合的圖像自身的特點(diǎn)、圖像傳感器類型和圖像融合的目標(biāo)，本文研究基于MATLAB的開放式數(shù)字圖像處理上機(jī)實(shí)驗平臺，對“圖像融合”的技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

本文采用的圖像融合算法是小波變換法算法，小波變換法能夠同時提供信號在時域和頻域中的信息，得到的融合圖像清晰且細(xì)節(jié)豐富，在圖像處理方面應(yīng)用廣泛。

小波變換原理公式為 ：

其逆變換為 ：

系統(tǒng)框架設(shè)計

選擇兩幅圖像；

對這兩幅圖像進(jìn)行預(yù)處理，即把噪聲去除并進(jìn)行圖像配準(zhǔn)等等；

選擇并確定適當(dāng)?shù)膱D像融合算法；

對圖像融合的結(jié)果進(jìn)行評估；

若對圖像融合的評估結(jié)果不滿意，則需調(diào)整參數(shù)，重新進(jìn)行圖像融合，重復(fù)步驟以上的操作。

輸出圖像融合結(jié)果。

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理部分是對圖像的灰度值進(jìn)行判斷，如果灰度值較大，要對像素點(diǎn)進(jìn)行減弱操作（用0.5與像素點(diǎn)做乘法），反之如果灰度值較小，對像素點(diǎn)加強(qiáng)（用1.2與像素點(diǎn)做乘法）。處理之后圖像的灰度值整體趨于平緩。其程序流程圖如下圖所示。

小波分解及圖像融合

小波分解和圖像融合部分分為兩步，第一步是將經(jīng)灰度處理的圖像進(jìn)行小波分解，小波分解部分利用Matlab自帶的函數(shù)進(jìn)行，分解后檢查圖像的頻域，將低頻部分進(jìn)行增強(qiáng)。其圖像流程圖如下圖所示

其中關(guān)鍵性函數(shù)有：

Waverec2：二維信號的多層小波分解。

Colormap（map） 用map矩陣映射當(dāng)前圖形的色圖。Subplot：將多個figure放到一個平面中。

實(shí)驗結(jié)果和分析

可以利用小波分析的方法，首先我們要對信號加以分解，使將要被分解的信號利用小波分析的方法，通過一組尺度不同的帶通濾波器進(jìn)行濾波，使信號分解，當(dāng)信號分解成不同頻帶后，對不同的圖像進(jìn)行頻帶檢測，以確認(rèn)可以進(jìn)行信息的處理。舉個例子，人類視覺的多通道濾波也是利用光線的不同頻帶進(jìn)行信息的分析處理。小波濾波與人類視覺通道按對數(shù)特征變化是一致的。

小波變換能把信號進(jìn)行多分辨分析，表達(dá)了圖像在不同分辨率下的特征，適用于圖像融合技術(shù)。

小波分析用于圖像融合是小波分析應(yīng)用的一個重要方面。它的特點(diǎn)是壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持信號與圖像的特征不變。下面有兩張原始圖像，建好坐標(biāo)后，大小一致。

融合之后即是下圖的效果：

下圖為融合的對比圖：

結(jié)束語

本文講解了基于MATLAB的圖像融合技術(shù)的研究背景、研究目的和意義、研究內(nèi)容、實(shí)驗原理、算法。經(jīng)試驗證明利用小波變換進(jìn)行圖像融合，圖像處理方便，處理結(jié)果清晰有效，試驗成功。

致謝

本文由北京市教委面上項目“基于嵌入式多核處理器的圖像自動標(biāo)注”（KM201510009006）和北京市大學(xué)生科學(xué)研究與創(chuàng)業(yè)行動計劃項目（15006）“數(shù)字圖像處理雙語教學(xué)仿真平臺”資助，在此表示感謝！

張 瑤 劉生輝

北方工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院

張瑤，（1994- ）女，本科 北方工業(yè)大學(xué)信息安全專業(yè)，主要方向為matlab；劉生輝，（1994- ）男，本科 北方工業(yè)大學(xué)信息安全專業(yè) 主要方向為matlab

10.3969/j.issn.1001-8972.2016.01.016

基于嵌入式多核處理器的圖像自動標(biāo)注”（KM201510009006）和北京市大學(xué)生科學(xué)研究與創(chuàng)業(yè)行動計劃項目（15006）“數(shù)字圖像處理雙語教學(xué)仿真平臺”