专利汇可以提供一种基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 块 分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其包括有如下步骤:步骤S1,将待融合的两幅图像分别进行Shearlet正变换,得到不同尺度、不同方向的Shearlet系数;步骤S2,将不同尺度、不同方向的Shearlet系数分解为多个子块;步骤S3,利用局部方差 算法 对低尺度Shearlet系数进行融合处理;步骤S4,利用局部 能量 最大算法对高尺度Shearlet系数进行融合处理;步骤S5,对融合处理后的Shearlet系数进行Shearlet反变换,得到融合后的图像。本发明融合 精度 更高、融合效果更好,可避免出现块效应现象和模糊现象,有效保护了图像的细节信息、改善了视觉效果以及提高了图像的 分辨率 ,较好地满足了应用要求。,下面是一种基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法专利的具体信息内容。
1.一种基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,包括有如下步骤:
步骤S1,将待融合的两幅图像分别进行Shearlet正变换,得到不同尺度、不同方向的Shearlet系数;
步骤S2,将不同尺度、不同方向的Shearlet系数分解为多个子块;
步骤S3,利用局部方差算法对低尺度Shearlet系数进行融合处理;
步骤S4,利用局部能量最大算法对高尺度Shearlet系数进行融合处理;
步骤S5,对融合处理后的Shearlet系数进行Shearlet反变换,得到融合后的图像。
2.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,所述步骤S3中,对低尺度Shearlet系数进行融合处理后,得到图像低频信息中的边缘和纹理特征。
3.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,所述步骤S4中,对高尺度Shearlet系数进行融合处理后,得到图像高频信息中包含轮廓的细节特征。
4.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,所述步骤S2中,将不同尺度、不同方向的Shearlet系数分解为多个大小为N×N的子块Y,对于任意子块Y,其均值μ和方差σ2如下:
式中,X表示源图像A、源图像B,YX(i,j)表示来自图像X中第Y块的(i,j)个像素点。
5.如权利要求4所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,所述步骤S3中,从源图像A、源图像B中选择低尺度Shearlet系数进行融合处理:
式中,(k,l)表示分解后的图像中第k行第l列的子块。
6.如权利要求5所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,所述步骤S4中,对于高尺度Shearlet系数,每个子块局部能量E定义为:
7.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,所述步骤S4之后包括:对融合处理后的Shearlet系数进行一致性校验。
8.如权利要求7所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,利用3×3均值滤波器对融合处理后的Shearlet系数进行一致性校验。
9.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,所述步骤S1中,待融合的图像为多聚焦图像或者多传感器图像。
10.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法,其特征在于,该方法通过安装于计算机系统的图像处理软件实现。
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