摘 要： 提出了一種基于局部特征分析的多聚焦圖像融合方法。首先采用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓˙EMD）對不同聚焦圖像進(jìn)行分解，得到多個(gè)內(nèi)蘊(yùn)模函數(shù)（IMF）分量，然后提取出第一個(gè)IMF分量的統(tǒng)計(jì)信息作為圖像融合的依據(jù)，對多張不同聚焦的圖像進(jìn)行融合，得到最終的融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的均值IMF方案與其他方案相比，具有較高的融合質(zhì)量和較低的計(jì)算復(fù)雜度。

隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像融合技術(shù)作為計(jì)算機(jī)圖像處理中重要組成部分也逐漸發(fā)展起來。圖像融合主要是將同一場景中的多張圖像信息加以提取，得到相應(yīng)場景更精確、更詳細(xì)、更全面的信息，以便對圖像進(jìn)行進(jìn)一步的分析和研究。目前，圖像融合技術(shù)在醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、物理學(xué)、電子和機(jī)械等各個(gè)領(lǐng)域都有巨大的發(fā)展?jié)摿?，如顯微鏡多聚焦圖像的融合、醫(yī)學(xué)上CT與核磁共振圖像的融合、軍用圖像傳感系統(tǒng)等方面。

近三十年來，圖像融合技術(shù)的研究在國內(nèi)的各個(gè)領(lǐng)域取得很大進(jìn)步，開發(fā)出了多種圖像融合系統(tǒng)。但是相對于國外先進(jìn)的技術(shù)，國內(nèi)的圖像融合技術(shù)還存在許多理論方面和技術(shù)方面的問題，因此，對于深入展開圖像融合技術(shù)的研究在現(xiàn)階段有很重大的意義。

基于理論的成熟性，目前已提出了很多圖像融合模型和算法。早期的圖像融合方法主要有平均、HIS變換、主分量分析、高通濾波等。這些方法在進(jìn)行融合處理時(shí)都不對待融合圖像進(jìn)行分解變換，融合處理僅僅只在一個(gè)層次上進(jìn)行，都是比較簡單的圖像融合算法［1］。20世紀(jì)80年代中期，BURT D J等人提出了拉普拉斯金字塔算法［2］。后來相繼出現(xiàn)了基于對比度金字塔、基于梯度金字塔等金字塔式融合算法［3］。

隨著小波理論的興起，Chipman等人又提出一種基于小波理論的圖像融合，TANG J S提出了基于DCT變換［4］的圖像融合?；诳臻g域和頻域變換的圖像融合算法是目前研究較多的圖像融合算法。在大部分圖像融合算法的研究中，由于應(yīng)用范圍和要求不同，各種圖像融合算法和模型相對而言各有優(yōu)缺點(diǎn)，因此需要發(fā)展更適用、性能更優(yōu)的圖像融合算法。

本文主要對多聚焦圖像融合算法進(jìn)行研究。多聚焦圖像融合技術(shù)主要應(yīng)用于電子顯微鏡、數(shù)碼相機(jī)等光學(xué)成像系統(tǒng)中，得到一個(gè)所有目標(biāo)都聚焦清晰的融合圖像，以便于人眼觀察或機(jī)器進(jìn)一步處理。圖像融合分為3類：像素級圖像融合、特征級圖像融合和決策級圖像融合［5］。

本文針對特征級圖像融合提出一種基于局部特征分析的多聚焦圖像融合方法，該方法摒棄了基于空間域和頻域的融合算法研究，采用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸釨EMD（Bidimensional Empirical Mode Decomposition）運(yùn)用到顯微圖像融合中，通過數(shù)學(xué)形式獲取圖像的BIMF分量的均值得到顯微圖像的特征。BEMD分解方法是一種完全自適應(yīng)的數(shù)據(jù)分解表達(dá)形式，基于BIMF分量評價(jià)方法含有的信息量比基于頻域和基于空間域系數(shù)特征大，具有比傅里葉變換和小波分解更好的特性。

1 基于BEMD分解的顯微圖像融合

1.1 融合圖像特征提取

對輸入圖像I（x，y），采用BEMD［6］將圖像I（x，y）分解成多個(gè)內(nèi)蘊(yùn)模式函數(shù)IMF（Intrinsic Mode Function）分量和殘差分量，分別記為imfi（x，y）和RI（x，y）。由于第一個(gè)IMF分量含有圖像的大部分高頻信息，包括了待融合圖像突出的邊緣、線條和區(qū)域邊界等強(qiáng)對比度物理信息，足以表征圖像的模糊特性，因此，本文只對第一個(gè)IMF分量進(jìn)行處理，然后提取出該IMF的圖像特征，根據(jù)圖像特征選用適當(dāng)?shù)膱D像融合規(guī)則。本文設(shè)計(jì)了以下3種圖像融合算法。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

首先采用自然圖像對本文的各種方案性能進(jìn)行測試。圖2（a）和（b）給出了2張不同聚焦的自然圖像，圖2（c）、（d）和（e）分別給出了IMF-GGD方案、IMF-Hilbert方案和IMF-Mean方案的融合結(jié)果。從圖中可以看出，IMF-GGD方案以尺度參數(shù)作為圖像融合準(zhǔn)則，其融合效果較差，塊效應(yīng)比較明顯，并且高斯擬合的復(fù)雜度較高；IMF-Hilbert方案的融合結(jié)果稍有所提高；IMF-Mean方案得到的融合圖像效果最佳，局部區(qū)域的模糊塊最少，并且采用IMF-Mean方案的計(jì)算復(fù)雜度相對其他兩種方案是最低的，非常適合圖像融合應(yīng)用。

進(jìn)一步采用顯微圖像對本文的各種方案性能進(jìn)行測試。圖3給出了對2張不同聚焦的顯微圖像采用IMF-GGD方案、IMF-Hilbert方案和IMF-Mean方案得到的融合圖像，圖4給出了對5張不同聚焦的顯微圖像采用IMF-Mean方案得到的融合入圖像。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，IMF-Mean方案能夠得到較好的融合效果。由于顯微圖像的分辨率較高，對算法的實(shí)時(shí)性要求較高，而本文提出的IMF-Mean方案復(fù)雜度較低，為數(shù)碼顯微鏡在線融合系統(tǒng)的開發(fā)提供了可能性。

本文提出了一種基于局部特征分析的多聚焦圖像融合方法。本文算法的優(yōu)點(diǎn)在于采用BEMD對多聚焦圖像進(jìn)行分解，提取多個(gè)IMF分量，分解過程是自適應(yīng)的，完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，可以提取出各幅源圖像的聚焦清晰的細(xì)節(jié)信息；并且，基于均值的融合準(zhǔn)則能得到較好的圖像融合效果，計(jì)算復(fù)雜度較低。在本文研究的基礎(chǔ)上，將進(jìn)一步結(jié)合區(qū)域重要性信息進(jìn)行圖像融合操作。

參考文獻(xiàn)

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