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YUV色彩空間下基于Curvelet變換的圖像融合

2018-03-29 09:03:10王言張豪文
數字技術與應用 2018年1期

王言 張豪文

摘要:提出一種在YUV色彩空間下基于二代Curvelet變換融合紅外和可見光圖像的算法。該算法將可見光圖像轉換到YUV色彩空間,然后提取其亮度分量Y和紅外圖像進行基于Curvelet變換的融合。對實驗結果進行主客觀分析,表明本算法較RGB色彩空間下的算法更好地保留了原圖的色彩信息,較小波變換算法更多地保留了原圖的有用信息,提高了融合圖像的視覺效果。

關鍵詞:圖像融合;YUV色彩空間;Curvelet變換;視覺效果

中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2018)01-0100-01

紅外成像和可見光成像具有很強的互補性,將紅外和可見光圖像融合[1],可以有效結合紅外圖像中的目標特征和可見光圖像中的細節特征[2],得到的融合圖像既具有目標信息,又具有豐富的細節信息。為了提高紅外和可見光融合圖像的視覺效果,本文提出一種在YUV色彩空間下基于二代Curvelet變換[3]的算法。實驗結果表明該算法的融合圖像在視覺效果和客觀數據上都取得了很好的效果。

1 基于YUV色彩空間的融合方法

RGB色彩空間并不能很好地從人眼視覺感知上描述顏色,故本文采用YUV色彩空間進行圖像融合。YUV色彩空間使用亮度信號Y和兩個色差信號U、V來描述色彩。由于亮度分量Y包含了圖像的主要輪廓信息,所以本文將Y分量單獨提取出來與紅外圖像融合,這樣既減少了運算量,又可避免色彩失真。

2 Curvelet變換

小波分析只能表示信號的零維奇異性,并且不具有各向異性的二維小波基不能有效地表達二維信號中的例如邊緣、輪廓等信息,在圖像融合中會產生塊狀效應。Curvelet克服了小波分析的缺點,其長條形的支撐區間具有各向異性,能用更少的系數來表示曲線,因此能更好地表達邊緣、輪廓等信息。

3 基于YUV和Curvelet變換的圖像融合

首先將可見光圖像轉換到YUV色彩空間,對可見光圖像亮度分量Y和紅外圖像分別進行Curvelet分解得到各自的低頻與高頻系數,采用加權平均的策略融合低頻系數,采用模值取大的策略融合高頻系數,將融合系數進行Curvelet重構得到融合圖像,該融合圖像作為新的亮度分量Y和原始的色度分量U、V進行YUV逆變換得到最終融合圖像。

4 實驗結果及分析

為了驗證算法的有效性,選取了RGB色彩空間下的Curvelet變換(RGB-Curvelet)和YUV色彩空間下的小波變換(YUV-Wavelet)兩種算法與本文算法進行融合結果的比較。融合結果如圖1所示。

首先從主觀視覺效果對比融合結果??梢钥闯鯵UV色彩空間下的融合圖像(d) (e)比RGB色彩空間下的融合圖像(c)中的色彩更為鮮艷,特別是圖(d) (e)中房子頂部的紅色飽和度更高,說明YUV色彩空間比RGB色彩空間更好地保留了原圖的色彩信息。YUV-Wavelet融合結果圖(d)中存在塊狀效應,而本文算法的融合結果圖(e)中沒有塊狀效應,其中樹枝的紋理細節和房子的輪廓信息都比較清楚,說明小波變換融合圖像時易產生塊狀效應,而Curvelet變換能更好地保留圖像中的邊緣、輪廓等信息。

為了客觀地評價本文算法效果,選取了互信息、結構相似性、峰值信噪比三個圖像評價指標對各算法融合圖像進行了分析,結果如表1所示。

對三種算法融合結果的指標進行比較,本文算法融合結果的互信息比RGB-Curvelet和YUV-Wavelet算法分別提高了3.55%和3.19%,說明本文算法比RGB-Curvelet和YUV-Wavelet算法從原始圖像獲得的信息更多;本文算法融合結果的結構相似性與RGB-Curvelet算法基本相同,比YUV-Wavelet算法提高了10.71%,說明本文算法比YUV-Wavelet算法的融合圖像與原圖像的相似度高,質量更好;本文算法融合結果的峰值信噪比與RGB-Curvelet算法基本相同,比YUV-Wavelet算法提高了18.48%,說明本文算法比YUV-Wavelet算法融合圖像的有用信息更多。

5 結語

本文提出的YUV色彩空間下基于Curvelet變換的紅外和可見光圖像融合算法較RGB色彩空間下的融合算法能更好地保留圖像的色彩信息,并減少了算法計算量;較小波變換融合算法能保留更多的原始圖像信息,視覺效果更好。

參考文獻

[1]冀曉濤.基于Curvelet變換的紅外與可見光圖像融合研究[D].西安電子科技大學,2012.

[2]付夢印,趙誠.基于二代Curvelet變換的紅外與可見光圖像融合[J].紅外與毫米波學報,2009,28(4):254-258.

[3]E. J. Candès, D. L. Donoho.Curvelets-a Surprisingly Effective Nonadaptive Representation for Objects with Edges[M].Nasbville,TN:Vanderbilt University Press,2000:1.

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