多聚焦像素級數字圖像信息融合

劉永俊，王劍

（常熟理工學院計算機科學與工程學院，江蘇常熟 215500）

多聚焦像素級數字圖像信息融合

劉永俊，王劍

（常熟理工學院計算機科學與工程學院，江蘇常熟 215500）

根據圖像的清晰恢復結合數字圖像處理的基本理論算法，采用多聚焦圖像融合技術，提出基于像素級的多聚焦數字圖像的融合算法.用統計學的方法計算出不同聚焦圖像上的聚焦點，并將其取出合成為一張清晰圖像.根據以上算法設計了圖像融合軟件，并進行了實驗驗證.

圖像表示方法；數字圖像處理；圖像融合

1 引言

圖像理解和計算機視覺領域中，圖像融合已成為近些年來一項重要的新技術[1-6].圖像融合技術作為一種有效的信息融合技術，能增強場景理解、突出目標，已經廣泛應用在軍事偵察、醫療成像、遙感、天氣預報等領域.圖像融合的目的是把同一目標或同一場景經多個傳感器的成像或單一傳感器的多次成像進行一定的處理，生成一幅新的圖像，這幅新的圖像能夠包含源圖像中更多的有用信息.多聚焦彩色圖像是指鏡頭聚焦目標不同的多個彩色圖像，這多幅圖像的成像條件是相同的.這樣通過圖像融合技術，可以得到更適于人眼觀察或計算機的后續處理的若干目標都聚焦清晰的彩色融合圖像.

圖像融合是一項綜合同一場景多源圖像信息的技術，來自多個傳感器的多源圖像能夠提供互補或冗余的信息.實驗證明，利用冗余信息可以改善信噪比并且可獲得更為可靠的結果，同樣，利用冗余信息可使獲得的融合圖像包含更豐富的細節及更全面的信息[2-3].由于利用了來自多傳感器的多源圖像，所以，通常意義下融合后的圖像對場景的描述比任何單一源圖像都更全面、更精確[4-6].圖像融合最簡單的方法是算術平均方法，即對源圖像的相應像素進行加權平均而得到的融合圖像.這種方法最簡單，但融合效果也最差.Burt等人提出圖像金字塔技術以后，金字塔技術被應用與圖像融合，其中包括：Lapalcian金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔等.隨著90年代小波變換在圖像處理中的廣泛應用，基于小波變換的圖像融合算法也被不斷推出.綜合來看，目前大多數方法還僅限于灰度圖像的研究，且存在一定的誤差，無法重構出原始圖像.鑒于來自同一景物的兩幅變焦點彩色圖像的每幅圖像中都有聚焦不同的目標，針對這種圖像的清晰恢復，通常要先判斷清晰目標和模糊目標.

綜上所述，融合圖像往往更符合人和機器的視覺特性，更有利于諸如目標識別、特性提取等進一步的圖像處理[6].在不利條件下（如煙、霧、雨、低照明、運動等）或者當一個圖像傳感器不足以提供用于目標識別或場景描述的足夠信息時，通過圖像融合我們仍可獲得較滿意的圖像效果.人的視覺系統雖然對于圖像的對比度變化較為敏感，對有些差異可以直接覺察，可是人眼只能檢測到用不足24級的全部強度描述的單色圖像中很糟的輪廓效應.所以要對圖像有效融合，必須要應用建立在數學和概率統計基礎上的數字圖像處理，加上計算機的處理速度與精度，才能精確方便地分辨出清晰目標和模糊目標.本文實現了基于多聚焦圖像的圖像融合算法.

2 像素級圖像融合算法的設計與實現

2.1 算法設計思想

三原色RGB是彩色圖像構成的基礎，眾所周知，自然界中的所有顏色都可以由紅綠藍（R、G、B）3原色組合而成.有的顏色含有紅色成分多一些，其他成分少一些.針對含有紅色成分的多少，可以人為地分成0到255共256個等級，0級表示不含紅色成分，255級表示含有100%的紅色成分.同樣，綠色和藍色也可以被分成256級.這樣，根據紅、綠、藍各種不同的組合我們就能表示出256*256*256（約1600萬）種顏色.當一幅圖中每個像素被賦予不同的RGB值時，就能呈現出五彩繽紛的顏色了，這就形成了彩色圖像.

圖像在計算機中是以二維矩陣來表示和存儲的.某一點的像素可以用RGB三原色的值來表示，某點的灰度值可以用（R*77+G*151+B*28）來表示，然后把這個灰度值分別賦予這點的RGB值，由于灰度圖某點RGB值是一樣的，所以此彩色圖就轉換成了灰度圖.BMP格式的文件中并沒有灰度圖這個概念，但是我們可以很容易地用BMP文件來表示灰度圖.方法是用256色的調色板，只不過這個調色板有點特殊，每一項的RGB值都是相同的，也就是說RGB值從（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，中間是灰色.這樣，灰度圖就可以用256色圖來表示了.

多聚焦圖像融合技術的主要部分是對灰度圖像進行處理，計算出不同聚焦圖像上的聚焦點.方法是求出各幅圖像各點像素的標準差，然后進行比較，標準差大的就是所要得到的聚焦點.求標準差的方法分兩步：（1）求出灰度圖像中一個3*3矩陣的像素平均值；（2）求出圖像中每個點像素的標準差，主要思想是在以該點為中心的3*3矩陣中，把剛剛求得的平均值分別減去矩陣中每個點的像素，把它們的絕對值相加，所得到的結果就是該點的標準差.求出標準差后，將每幅圖同一點的標準差進行比較，值大的，說明在該點顏色變化范圍大，這點就是聚焦點，也就表示這點最清晰.程序設計框圖如圖1.

2.2 算法的實現

多聚焦圖像融合技術的核心是比較各點像素的標準差，所以如何得到標準差并比較各值，再提取源圖像素填入新圖成為程序設計的主體.

（1）定義一個求出每點像素灰度值的函數gray（）

這段程序可以實現求出像素點的灰度值.

（2）定義求3*3矩陣像素平均值的函數Ave（）

圖1 算法設計流程圖

3 實驗及效果

軟件使用的具體操作步驟及顯示：

1）打開軟件

雙擊Project1.Exe，即會彈出程序主框架，如圖2. 2）打開圖像

選擇需要載入的圖像（bmp格式的圖），連續輸入兩幅圖后會自動停止輸入.輸入后的界面如圖3所示.

3）圖像融合效果

點擊圖像融合按扭，在下方就會出現第三幅圖，仔細比較后就會發覺經過多聚焦圖像融合處理后生成的圖像比前兩幅都清晰.如圖4.

4）關閉程序

點擊關閉程序，該應用程序將會自動關閉.從實驗結果看，該軟件所采用的算法有效的從像素級對多聚焦圖像進行了融合.

圖2 程序主界面

4 結語

盡管多聚焦圖像融合作為當前圖像處理中的研究熱點之一，其應用研究已相當廣泛，但是其難點也是顯而易見的，由于多傳感器圖像形式具有多樣性以及融合處理的多樣性和復雜性特點，圖像融合理論至今尚未形成系統的理論框架和有效的廣義融合模型和算法.迄今為止，絕大部分研究工作都是針對特定應用領域的問題來展開的，也就是說，根據問題的種類建立各自的直觀認識原理和融合準則，并在此基礎上形成所謂的最佳融合方案.所以還需要繼續深入的探討研究多聚焦圖像融合的基礎支撐理論以及擴展算法的通用性.

圖3 加載多幅原始圖像

圖4 融合后的效果圖

[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]張新曼，韓九強，王勇.用視覺特性和自適應優化搜索實現多聚焦彩色圖像重構[J].微電子學與計算機，2003，11：123-125.

[4]霍宏濤.數字圖像處理[M].北京：北京理工大學出版社，2002.

[5]勒中鑫.數字圖像信息處理[M].北京：國防工業出版社，2003.

[6]章毓晉.圖像處理和分析基礎[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

常熟理工學院青年基金“基于多控制融合的人臉圖像自動識別技術研究”（KY2008111）；江蘇省高校自然科學基金“基于投影分析理論與算法的圖像特征抽取及分類技術研究”（05KJB520152）

劉永俊（1981—），男，山東青島人，講師，碩士，研究方向：人工智能與智能系統，模式識別理論與應用，人臉識別.