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基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410057924.5

申請日:

2014.02.20

公開號:

CN103985104A

公開日:

2014.08.13

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06T 5/50申請日:20140220|||公開
IPC分類號: G06T5/50 主分類號: G06T5/50
申請人: 江南大學
發明人: 羅曉清; 張戰成; 張翠英; 吳小俊; 李麗兵; 吳兆明; 高瑞超
地址: 214122 江蘇省無錫市濱湖區蠡湖大道1800號
優先權:
專利代理機構: 代理人:
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410057924.5

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.01.25|||2014.09.10|||2014.08.13

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法。(1)對待融合的兩幅多聚焦源圖像分別進行滑動窗口分塊,將分塊后相互對應的源圖像子塊形成子張量;(2)對子張量進行高階奇異值分解(HOSVD),采用基于模糊推理的加權平均融合規則對分解系數進行融合,通過提取分解系數的方差,區域能量,匹配度三個特征設計模糊推理規則;(3)對融合后系數進行HOSVD逆變換得到融合后圖像子塊;(4)將融合后的圖像子塊組合生成最終融合圖像。本發明克服了傳統多聚焦圖像融合方法容易造成邊緣失真的缺陷,很好地解決了圖像融合中源圖像對融合圖像貢獻程度的不確定性問題,使融合后圖像質量得到明顯提高。

權利要求書

權利要求書
1.  基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法,其特征在于,包括如下步驟:
1)準備待融合的兩幅多聚焦源圖像,對兩幅多聚焦圖像分別進行滑動窗口分塊,將分塊后相互對應的源圖像子塊形成I個子張量;
2)對子張量進行高階奇異值分解(HOSVD),得到分解系數;
3)采用基于模糊推理的加權融合規則(WAFR)對分解系數進行融合:

3.  1)提取HOSVD分解系數的方差()、區域能量()、匹配度(MDi)三個特征,并將三個特征的值域量化為模糊論域;

3.  2)采用Mamdani極小化原理設計模糊推理規則,利用最大隸屬度原則對各自的權值進行模糊決策得到加權值,根據加權值得到融合后系數;
4)對步驟3)得到的融合后系數進行HOSVD逆變換得到融合后圖像子塊;
5)將步驟4)得到的融合后圖像子塊組合生成最終的融合圖像。

2.  根據權利要求1所述的基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法,其特征在于,所述步驟1)包括如下步驟:
a)將兩幅M×N的多聚焦源圖像分別記為B(1)和B(2),利用滑動窗口技術把B(1)和B(2)分別分成I個相互對應的源圖像子塊,滑動步長大小為r,且I=fix(M-M‾+1r)·fix(N-N‾+1r),]]>其中代表最接近的整數;
b)將I個相互對應的源圖像子塊形成I個子張量,記為Ai,i=1,2,...,I。

3.  根據權利要求1所述的基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法,其特征在于,所述步驟2)具體為:對Ai進行HOSVD分解得到Si,其公式為Ai=Si×1Ui×2Vi×3Wi,其中Si為核張量,Ui,Vi,Wi分別為Ai的一維,二維,三維展開的左奇異值向量。為了便于得到融合結果,利用代替Si作為圖像塊的特征,對于每一個圖像塊Bi(k),k=1,2,用公式表示為Bi(k)=Ui×S‾i(:,:,k)×ViT.]]>

4.  根據權利要求1所述的基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法,其特征在于,所述步驟3.1)包括如下步驟:
a)對于以(x,y)為中心開t×t的鄰域窗口,計算每個窗口的和MDi,為 了便于表示,記k=1,2,表示第i塊中第k個圖像子塊的系數,其計算公式為:
cik‾(x,y)=1t×tΣpΣqcik(x+p,y+q)]]>
Varcik(x,y)=1t×tΣpΣq(cik(x+p,y+q)-cik‾(x,y))2]]>
REcik(x,y)=ΣpΣq|cik(x+p,y+q)|]]>
MDi(x,y)=2ΣpΣqw‾(p,q)·ci1(x+p,y+q)·ci2(x+p,y+q)ΣpΣqw‾(p,q)·(|ci1(x+p,y+q)|2+|ci2(x+p,y+q)|2)]]>
其中,p=-1,0,1,q=-1,0,1,為窗口的平均值,為窗口掩膜且w‾=010121010;]]>
計算歸一化的特征,由于匹配度MDi(x,y)的取值范圍為[0,1],所以只需計算歸一化的和,計算公式如下:
NVarci1(x,y)=Varci1(x,y)Varci1(x,y)+Varci2(x,y)]]>
NVarci2(x,y)=1-NVarci1(x,y)]]>
NREci1(x,y)=REci1(x,y)REci1(x,y)+REci2(x,y)]]>
NREci2(x,y)=1-NREci1(x,y)]]>
經過歸一化之后,和MDi取值范圍均[0,1];
b)和MDi的取值范圍均為[0,1],將三者值域以0.1作為量化間隔量化為模糊論域和對建立兩個模糊集和同樣地,對建立兩個模糊集和對建立兩個模糊集Mi和它們的隸屬度函數為
μ1(z)=12-12cos()μ2(z)=1-μ1(z)]]>
z對應上述模糊論域。

5.  根據權利要求1所述的基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法,其特征在于,所述步驟3.2)包括如下步驟:
a)采用Mamdani極小化原理設計8種模糊推理規則,即:
①如果ci1的方差占優,ci1的區域能量和占優,且ci1和ci2不匹配,則規則R1定義為:
R1:如果μVci1(u)≥μVci2(u),μSci1(w)≥μSci2(w)]]>μMi‾(v)≥μMi(v)]]>

②如果ci2的方差占優,ci2的區域能量占優,且ci1和ci2不匹配,則規則R2定義為:
R2:如果μVci1(u)<μVci2(u),μSci1(w)<μSci2(w)]]>μMi&OverBar;(v)&GreaterEqual;μMi(v)]]>

③如果ci1的方差占優,ci1的區域能量占優,且ci1和ci2匹配,則規則R3定義為:
R3:如果μVci1(u)&GreaterEqual;μVci2(u),μSci1(w)&GreaterEqual;μSci2(w)]]>μMi(v)>μM&OverBar;i(v)]]>

④如果ci2的方差占優,ci2的區域能量占優,且ci1和ci2匹配,則規則R4定義為:
R4:如果μVci1(u)<μVci2(u),μSci1(w)<μSci2(w)]]>μMi(v)>μM&OverBar;i(v)]]>

⑤如果ci1的方差占優,ci2的區域能量占優,且ci1和ci2不匹配,則規則R5定義為:
R5:如果μVci1(u)&GreaterEqual;μVci2(u),μSci1(w)<μSci2(w)]]>μMi&OverBar;(v)&GreaterEqual;μMi(v)]]>

⑥如果ci2的方差占優,ci1的區域能量占優,且ci1和ci2不匹配,則規則R6定義為:
R6:如果μVci1(u)<μVci2(u),μSci1(w)&GreaterEqual;μSci2(w)]]>μMi&OverBar;(v)&GreaterEqual;μMi(v)]]>

⑦如果ci1的方差占優,ci2的區域能量占優,且ci1和ci2匹配,則規則R7定義為:
R7:如果μVci1(u)&GreaterEqual;μVci2(u),μSci1(w)<μSci2(w)]]>μMi(v)>μM&OverBar;i(v)]]>

⑧如果ci2的方差占優,ci1的區域能量占優,且ci1和ci2匹配,則規則R8定義為:
R8:如果μVci1(u)<μVci2(u),μSci1(w)&GreaterEqual;μSci2(w)]]>μMi(v)>μM&OverBar;i(v)]]>

b)根據最大隸屬度原則對各自的權值進行模糊決策,即:

圖像子塊變換系數cik的加權值分別為
ωci1(x,y)=Σu&Element;UμRci1&CenterDot;uΣu&Element;UμRci1ωci2(x,y)=1-ωci1(x,y)]]>
根據得到的加權值,融合系數Di表示形式為,
Di(x,y)=ωci1(x,y)ci1(x,y)+ωci2(x,y)ci2(x,y).]]>

6.  根據權利要求1所述的基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法,其特征在于,所述步驟4)具體為:根據得到的融合后系數Di,融合后的圖像子塊Fi通過下面的公式得到:
                             Fi=Ui×Di×ViT。

7.  根據權利要求1所述的基于高階奇異值分解和模糊推理的多聚焦圖像融合方法,其特征在于,所述步驟5)具體為:按照源圖像重疊分塊的順序對融合后圖像子塊進行拼接重構,生成最終的融合圖像,并且將該融合圖像輸出顯示。

關 鍵 詞:
基于 奇異 分解 模糊 推理 聚焦 圖像 融合 方法
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