多聚焦像素级数字图像信息融合

刘永俊，王剑

（常熟理工学院计算机科学与工程学院，江苏常熟 215500）

多聚焦像素级数字图像信息融合

刘永俊，王剑

（常熟理工学院计算机科学与工程学院，江苏常熟 215500）

根据图像的清晰恢复结合数字图像处理的基本理论算法，采用多聚焦图像融合技术，提出基于像素级的多聚焦数字图像的融合算法.用统计学的方法计算出不同聚焦图像上的聚焦点，并将其取出合成为一张清晰图像.根据以上算法设计了图像融合软件，并进行了实验验证.

图像表示方法；数字图像处理；图像融合

1 引言

图像理解和计算机视觉领域中，图像融合已成为近些年来一项重要的新技术[1-6].图像融合技术作为一种有效的信息融合技术，能增强场景理解、突出目标，已经广泛应用在军事侦察、医疗成像、遥感、天气预报等领域.图像融合的目的是把同一目标或同一场景经多个传感器的成像或单一传感器的多次成像进行一定的处理，生成一幅新的图像，这幅新的图像能够包含源图像中更多的有用信息.多聚焦彩色图像是指镜头聚焦目标不同的多个彩色图像，这多幅图像的成像条件是相同的.这样通过图像融合技术，可以得到更适于人眼观察或计算机的后续处理的若干目标都聚焦清晰的彩色融合图像.

图像融合是一项综合同一场景多源图像信息的技术，来自多个传感器的多源图像能够提供互补或冗余的信息.实验证明，利用冗余信息可以改善信噪比并且可获得更为可靠的结果，同样，利用冗余信息可使获得的融合图像包含更丰富的细节及更全面的信息[2-3].由于利用了来自多传感器的多源图像，所以，通常意义下融合后的图像对场景的描述比任何单一源图像都更全面、更精确[4-6].图像融合最简单的方法是算术平均方法，即对源图像的相应像素进行加权平均而得到的融合图像.这种方法最简单，但融合效果也最差.Burt等人提出图像金字塔技术以后，金字塔技术被应用与图像融合，其中包括：Lapalcian金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔等.随着90年代小波变换在图像处理中的广泛应用，基于小波变换的图像融合算法也被不断推出.综合来看，目前大多数方法还仅限于灰度图像的研究，且存在一定的误差，无法重构出原始图像.鉴于来自同一景物的两幅变焦点彩色图像的每幅图像中都有聚焦不同的目标，针对这种图像的清晰恢复，通常要先判断清晰目标和模糊目标.

综上所述，融合图像往往更符合人和机器的视觉特性，更有利于诸如目标识别、特性提取等进一步的图像处理[6].在不利条件下（如烟、雾、雨、低照明、运动等）或者当一个图像传感器不足以提供用于目标识别或场景描述的足够信息时，通过图像融合我们仍可获得较满意的图像效果.人的视觉系统虽然对于图像的对比度变化较为敏感，对有些差异可以直接觉察，可是人眼只能检测到用不足24级的全部强度描述的单色图像中很糟的轮廓效应.所以要对图像有效融合，必须要应用建立在数学和概率统计基础上的数字图像处理，加上计算机的处理速度与精度，才能精确方便地分辨出清晰目标和模糊目标.本文实现了基于多聚焦图像的图像融合算法.

2 像素级图像融合算法的设计与实现

2.1 算法设计思想

三原色RGB是彩色图像构成的基础，众所周知，自然界中的所有颜色都可以由红绿蓝（R、G、B）3原色组合而成.有的颜色含有红色成分多一些，其他成分少一些.针对含有红色成分的多少，可以人为地分成0到255共256个等级，0级表示不含红色成分，255级表示含有100%的红色成分.同样，绿色和蓝色也可以被分成256级.这样，根据红、绿、蓝各种不同的组合我们就能表示出256*256*256（约1600万）种颜色.当一幅图中每个像素被赋予不同的RGB值时，就能呈现出五彩缤纷的颜色了，这就形成了彩色图像.

图像在计算机中是以二维矩阵来表示和存储的.某一点的像素可以用RGB三原色的值来表示，某点的灰度值可以用（R*77+G*151+B*28）来表示，然后把这个灰度值分别赋予这点的RGB值，由于灰度图某点RGB值是一样的，所以此彩色图就转换成了灰度图.BMP格式的文件中并没有灰度图这个概念，但是我们可以很容易地用BMP文件来表示灰度图.方法是用256色的调色板，只不过这个调色板有点特殊，每一项的RGB值都是相同的，也就是说RGB值从（0，0，0），（1，1，1）一直到（255，255，255）.（0，0，0）是全黑色，（255，255，255）是全白色，中间是灰色.这样，灰度图就可以用256色图来表示了.

多聚焦图像融合技术的主要部分是对灰度图像进行处理，计算出不同聚焦图像上的聚焦点.方法是求出各幅图像各点像素的标准差，然后进行比较，标准差大的就是所要得到的聚焦点.求标准差的方法分两步：（1）求出灰度图像中一个3*3矩阵的像素平均值；（2）求出图像中每个点像素的标准差，主要思想是在以该点为中心的3*3矩阵中，把刚刚求得的平均值分别减去矩阵中每个点的像素，把它们的绝对值相加，所得到的结果就是该点的标准差.求出标准差后，将每幅图同一点的标准差进行比较，值大的，说明在该点颜色变化范围大，这点就是聚焦点，也就表示这点最清晰.程序设计框图如图1.

2.2 算法的实现

多聚焦图像融合技术的核心是比较各点像素的标准差，所以如何得到标准差并比较各值，再提取源图像素填入新图成为程序设计的主体.

（1）定义一个求出每点像素灰度值的函数gray（）

这段程序可以实现求出像素点的灰度值.

（2）定义求3*3矩阵像素平均值的函数Ave（）

图1 算法设计流程图

3 实验及效果

软件使用的具体操作步骤及显示：

1）打开软件

双击Project1.Exe，即会弹出程序主框架，如图2. 2）打开图像

选择需要载入的图像（bmp格式的图），连续输入两幅图后会自动停止输入.输入后的界面如图3所示.

3）图像融合效果

点击图像融合按扭，在下方就会出现第三幅图，仔细比较后就会发觉经过多聚焦图像融合处理后生成的图像比前两幅都清晰.如图4.

4）关闭程序

点击关闭程序，该应用程序将会自动关闭.从实验结果看，该软件所采用的算法有效的从像素级对多聚焦图像进行了融合.

图2 程序主界面

4 结语

尽管多聚焦图像融合作为当前图像处理中的研究热点之一，其应用研究已相当广泛，但是其难点也是显而易见的，由于多传感器图像形式具有多样性以及融合处理的多样性和复杂性特点，图像融合理论至今尚未形成系统的理论框架和有效的广义融合模型和算法.迄今为止，绝大部分研究工作都是针对特定应用领域的问题来展开的，也就是说，根据问题的种类建立各自的直观认识原理和融合准则，并在此基础上形成所谓的最佳融合方案.所以还需要继续深入的探讨研究多聚焦图像融合的基础支撑理论以及扩展算法的通用性.

图3 加载多幅原始图像

图4 融合后的效果图

[1]Kemp R G,Pike P,White A.Musselman Perception and recognition of normal and negative faces:the role of shape from shading and pigmentation cues[J].Perception,1996,25:37-52.

[2]Torres L,Reutter J Y,Lorente L.The importance of the color information in face recognition[J].International Conference on Image Processing(ICIP 99),1999(3):627-631.

[3]张新曼，韩九强，王勇.用视觉特性和自适应优化搜索实现多聚焦彩色图像重构[J].微电子学与计算机，2003，11：123-125.

[4]霍宏涛.数字图像处理[M].北京：北京理工大学出版社，2002.

[5]勒中鑫.数字图像信息处理[M].北京：国防工业出版社，2003.

[6]章毓晋.图像处理和分析基础[M].北京：高等教育出版社，2003.

A Survey of Color Facial Discriminating Feature Extraction

LIU Yong-jun,WANG Jian
(School of Computer Science and Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China)

With the advent of information age,the way of human getting information has been widened.Images have been a necessary way to receive the information.The need of digital image processing technique arises day by day.This paper introduces the general situation that arithmetic figure picture handles.For some color images from the same scene,each of them has a different focus.A novel image fusion scheme for clear restoration of the image is presented in this paper.According to the clear recovery of the image,combined with digital image processing algorithm of the basic theory,and by means of multi-focus image fusion technology,this paper proposes the fusion algorithm of the multi-focus digital image based on the pixel level and calculates the focuses of different focus images with statistical methods and takes out their synthesis for a clear image.Besides,the paper designs the image fusion software based on the above algorithm and conducts a validation by means of the experiment.

the representation of the image；digital image processing；image fusion

TP391.41

A

1008-2794（2012）04-0100-05

2012-03-01

常熟理工学院青年基金“基于多控制融合的人脸图像自动识别技术研究”（KY2008111）；江苏省高校自然科学基金“基于投影分析理论与算法的图像特征抽取及分类技术研究”（05KJB520152）

刘永俊（1981—），男，山东青岛人，讲师，硕士，研究方向：人工智能与智能系统，模式识别理论与应用，人脸识别.