一种多聚焦图像融合的拉普拉斯金字塔方法

2019-07-08何乃莹李蕾王传恩

计算机时代 2019年4期

何乃莹李蕾王传恩

摘要：机器视觉是机器人导航的基础，双目立体成像是机器视觉常用的方法。双目立体成像中因为对焦的问题，生成的影像有着一定的区别，这种区别对立体成像有着严重的制约。提出一种针对多聚焦图像的拉普拉斯金字塔融合方法，左右聚焦的图像经过多尺度分解，得到不同频率域的图像细节;在对应的尺度上进行融合，得到一个融合后的多尺度图像;再进行拉普拉斯金字塔逆变换，得到融合图像。该方法有效地解决了多聚焦图像局部不清晰的问题，有利于双目视觉立体成像。

关键词：多聚焦图像; 图像融合; 拉普拉斯金字塔; 熵

中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章編号：1006-8228（2019）04-18-03

Abstract： Machine vision is the basis of robot navigation. Binocular stereoscopic imaging is a common method of machine vision. In binocular stereoscopic imaging， because of the problem of focusing， there are certain differences between the generated images. This distinction has serious constraints on stereoscopic imaging. A Laplacian Pyramid fusion method for multi focus image is proposed. After multi-scale decomposition of left-right focusing images， the details of images in different frequency domains can be obtained. Then， fusion can be carried out on corresponding scales to obtain a multi-scale image after fusion. Then， inverse transform of Laplacian Pyramid can be carried out to obtain the fused image. Thus， the problem of local indistinct image in multi focus image is solved by the method， which is beneficial to binocular stereo vision imaging.

Key words： multi focus image; image fusion; Laplacian Pyramid; entropy

0 引言

多聚焦图像融合在机器视觉领域应用非常多，是图像处理中重要环节。多聚焦图像是指多幅图像（或两幅图像）在拍摄同一个场景的时候，由于焦距不同，产生了同一场景在不同的图像里不同部分的模糊现象[1]。多聚焦图像融合就是在保留图像清晰部分的同时通过图像处理解决图像中的模糊部分。图像经过融合整体质量得到提升，利用图像的分析和后处理，这在图像拼接、立体视觉效果等图像处理领域都有着重要的作用[2-4]。

图像的融合分为像素级融合、决策级融合、特征级融合，目前利用较多的还是像素级的融合，这是因为像素级融合能够提供较为可靠的模型，而且精度高、融合效果非常理想[2]。像素级的图像融合方法可以分为几大类：基于数理统计的方法（如加权平均、主成分分析）、基于图像空域变化的方法（金字塔变化的方法）、基于空域和时域的方法（小波变换等）[5]-[8]。将两幅或多幅焦距不同的图像进行合成融合，滤除单个图像中的模糊部分，保留清晰部分[1]，合成质量更好的图像，这样图像的利用就会提高。

1 拉普拉斯金字塔变换方法

高斯金字塔分解是拉普拉斯金字塔分解的基础。完成图像高斯金字塔分解之后，还需要通过内插上采样和带通滤波两个步骤，就可以完成图像拉普拉斯金字塔分解了。总结概括就是：低通滤波、降采样、内插上采样、带通滤波四个过程[9-10]。

1.1 建立图像的高斯金字塔分解

设源图像为G0，如果使用高斯金字塔进行分解，那么G0就作为金字塔的底层，金字塔的第l层图像Gl是[1，9]：

1.2 拉普拉斯金字塔分解与重构图像

为了内插上采样需要引入相应的算子Expand，第l层图像Gl内插上采样，即：Expand*Gl，得到放大后的图像Gl*，这样尺寸相同。

2 基于拉普拉斯金字塔的图像融合方法

第一步：将两幅原图像融合，分别进行相应的金字塔分解。

第二步：将分解得到的图像，针对高频和低频金字塔信息，分别按照设计的融合规则进行融合，本文采用绝对值高频绝对值最大原则，低频采用均值原则。

第三步：利用得到的融合高低频金字塔图像信息，进行金字塔重构，得到融合图像。

3 实验与分析

本文采用MATLAB软件实现了拉普拉斯金字塔图像融合算法，融合图像来源于网络上常用的多聚焦实验图像，具有一定的代表性;图像格式为tif格式，图像大小为256*256像素，分别为左对焦、右对焦图像;从图像上直接观察（图2（a），图2（b））两幅图像，因为聚焦不同，因此图像呈现的清晰度不同。

4 结束语

多聚焦图像在人工智能与机器视觉中是非常普遍的现象，为了有效的融合图像信息，本文提出一种基于拉普拉斯金字塔的多聚焦图像融合方法，对比于其他几种融合方法，得到的融合图像质量更好。PCA方法和平均法是简单的光谱信息的处理方法，没有区分细节信息和背景信息，因此效果融合不好。而拉普拉斯金字塔方法是一种多尺度分解方法，将图像的细节信息和背景信息区别开，因此在融时候具有较高的针对性，因此融合效果更好。金字塔该方法在图像处理、模式识别、立体像对成像识别、人工智能等方面，具有较高的参考意义。

参考文献（References）：

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