基于四階相關(guān)系數(shù)的NSCT域紅外與可見光圖像融合

楊如紅，邵振峰，張 磊

(武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢430079)

1 引言

圖像融合就是將源自不同傳感器的同一目標(biāo)或場景的圖像進(jìn)行綜合處理，剔除冗余信息且盡可能保留互補(bǔ)信息，從而獲得信息更豐富、更可靠的融合圖像。紅外與可見光圖像融合是圖像融合領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用。紅外圖像表征特定場景向外輻射能量的差異，具有良好目標(biāo)指示性，但對亮度變化不敏感、對比度較低。可見光圖像噪聲低、清晰度高，含較豐富的細(xì)節(jié)信息。因此，兩者的結(jié)合在安全監(jiān)控、人類視覺輔助系統(tǒng)、智能交通、軍事勘察得到了廣泛應(yīng)用。

近年來，多尺度分析方法在圖像融合領(lǐng)域取得許多研究成果［1－3］。目前主要的多尺度分析方法包括小波變換、Curvelet變換、Contourlet變換和非下采樣Contourlet變換(Nonsubsampled contourlet transform，NSCT)等。

Contourlet變換［4］將小波變換的優(yōu)點(diǎn)延伸到高維空間，具有更好的方向性和多分辨率特性，但其上采樣與下采樣過程中不滿足平移不變性，且冗余問題嚴(yán)重。為解決Contourlet變換存在的缺陷，A．L．Cunha［5］于 2006 年提出了非下采樣 Contourlet變換，它不僅繼承了Contourlet變換的多尺度、多方向的特性，還克服了Contourlet變換不滿足平移不變性和頻譜混疊等缺陷，具有更高的冗余度和平移不變性，能更好地表征圖像的細(xì)節(jié)特征。在圖像融合過程中，融合規(guī)則的設(shè)計(jì)也直接影響到圖像融合的優(yōu)劣。傳統(tǒng)的融合規(guī)則即低頻平均加權(quán)與高頻絕對值取大［6］將會導(dǎo)致融合圖像對比度下降。鄧承志等［7］在低頻部分采用基于粒子群優(yōu)化算法的加權(quán)系數(shù)融合規(guī)則，考慮到不同傳感器低頻成分的差異，但在高頻部分直接用加權(quán)局部能量取大值法，沒有考慮鄰域內(nèi)像素間的相互影響，而且迭代運(yùn)算速度較快，精度很難把握。葉傳奇等［8］在處理高頻部分時考慮到鄰域內(nèi)像素間的相關(guān)性，采用基于區(qū)域方差的選擇策略，低頻分量采用基于區(qū)域相似度的融合策略，融合性能增強(qiáng)，但其存在一定的模糊度。

本文充分結(jié)合紅外和可見光圖像的物理特性的差異，在高頻部分采用基于其物理特性的加權(quán)融合規(guī)則，在低頻分量，為避免匹配度“負(fù)值”現(xiàn)象，引入四階相關(guān)系數(shù)匹配策略，更好地保留了目標(biāo)信息，提高融合圖像的清晰度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明本文算法的有效性。

2 非下采樣Contourlet變換

為克服Contourlet變換的缺陷，本文利用非下采樣Contourelet變換(NSCT)作為多尺度分析工具，其由兩個步驟完成多尺度、多方向分解，主要基于一個非下采樣金字塔(Nonsubsampled Pyramid，NSP)和一個非下采樣方向?yàn)V波器組(Nonsubsampled Directional Filter Bank，NSDFB)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多尺度、多方向分解［5］。圖1(a)為非下采樣Contourlet變換的圖像分解過程，在二維頻率平面進(jìn)行劃分得到如圖1(b)所示。

圖1 非下采樣Contourlet變換

3 融合策略

根據(jù)紅外圖像低頻能量集中與可見光圖像高頻細(xì)節(jié)信息豐富的特點(diǎn)，本文采用圖2所示的融合流程，其具體步驟是:首先，采用NSCT對源紅外與可見光圖像進(jìn)行多尺度、多方向分解，分別得到對應(yīng)的低頻子帶系數(shù)和高頻子帶系數(shù);然后，低頻部分考慮到紅外和可見光圖像物理特性差異，采用基于區(qū)域平均梯度的加權(quán)融合策略，高頻部分采用區(qū)域相關(guān)系數(shù)匹配度的融合策略;最后，通過NSCT逆變換對處理后的系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)得到融合圖像。

圖2 融合算法流程圖

3．1 低頻系數(shù)融合規(guī)則

低頻系數(shù)反映了圖像的能量分布，即源圖像的近似特征，其占據(jù)了源圖像大部分能量信息。傳統(tǒng)的平均加權(quán)忽略了局部鄰域內(nèi)像素間的相關(guān)性，會降低融合圖像對比度，損失部分有用的信息。紅外圖像和可見光圖像同一目標(biāo)的灰度分布特性相差很大，甚至極性完全相反?？紤]紅外圖像的目標(biāo)突出特點(diǎn)，一般的加權(quán)融合策略為盡可能地保留目標(biāo)信息，往往采用紅外圖像加權(quán)系數(shù)大于可見光圖像加權(quán)系數(shù)的方法，這樣必然造成部分可見光圖像光譜信息丟失，而增加了紅外圖像的冗余信息。因此考慮到紅外和可見光圖像不同的物理特性，本文采用基于區(qū)域平均梯度加權(quán)的融合策略，其具體公式如下:

vis(m，n)和Glinf(m，n)分別表示紅外和可見光圖像的區(qū)域平均梯度，平均梯度可以敏感地反映圖像中的微小細(xì)節(jié)，還可以反映出圖像的紋理變換特征。

3．2 高頻系數(shù)融合規(guī)則

高頻系數(shù)反映了圖像的細(xì)節(jié)特征分布，包含豐富的紋理、輪廓信息。傳統(tǒng)的系數(shù)絕對值選大法忽略了鄰域間的相關(guān)性，未能完整提取圖像的細(xì)節(jié)信息，融合圖像會產(chǎn)生一定程度的模糊，因此本文采用基于區(qū)域匹配度的融合策略。由于紅外和可見光圖像灰度分布特性的差異，區(qū)域系數(shù)匹配度易出現(xiàn)“負(fù)值”現(xiàn)象，為此本文引入四階相關(guān)系數(shù)［9］F計(jì)算鄰域內(nèi)紅外和可見光圖像高頻系數(shù)的匹配度，并據(jù)此來決定融合圖像的高頻系數(shù)。其中四階相關(guān)系數(shù)定義為:、

將高頻分量分解成若干個M×N的區(qū)域子塊，計(jì)算區(qū)域窗口內(nèi)紅外和可見光圖像高頻系數(shù)的匹配度F，然后設(shè)定一個閾值 th，當(dāng)F＞th時，說明兩者的匹配度高，需同時保留兩者的有用信息。文獻(xiàn)［9］采用區(qū)域四階相關(guān)系數(shù)融合策略，但是沒有考慮融合圖像高頻信息之間的互補(bǔ)性和冗余性，系數(shù)直接相加會影響融合圖像的清晰度和對比度。因此本文引入加權(quán)系數(shù)R，來選擇合適的高頻系數(shù)，此時融合圖像的高頻系數(shù)定義為:

當(dāng)F＜th時，說明兩者的匹配度低，保留絕對值較大的高頻系數(shù)，此時融合圖像的高頻系數(shù)定義為:?

4 實(shí)驗(yàn)和分析

為驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性，本文利用兩組不同的紅外和可見光圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并將本文提出的融合算法與小波變換融合方法、Curvelet變換融合方法和傳統(tǒng)的NSCT融合方法的融合圖像進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。在傳統(tǒng)的NSCT融合方法中采用低頻取平均、高頻采用絕對值取大的融合策略。由于圖像分解層數(shù)增加，提取的細(xì)節(jié)信息相應(yīng)增加，但各子帶間的相互干擾性也會增加，反而影響融合質(zhì)量，因此本文多尺度分解層數(shù)選擇為4。拉普拉斯塔濾波器選擇“9－7”濾波器，方向?yàn)V波器選用“pkva”濾波器。

實(shí)驗(yàn)中圖像的大小為256×256，匹配度F的閾值設(shè)置為0．9，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3和圖4所示。

從圖3、圖4均可以看出，本文提出的基于四階相關(guān)系數(shù)的融合算法目標(biāo)信息保留很好，同時場景細(xì)節(jié)信息豐富，而在小波變換、Curvelet變換和傳統(tǒng)的NSCT方法中目標(biāo)特征不明顯，且圖像存在一定的模糊度。為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提方法的有效性，本文還選取一些公認(rèn)評價(jià)指標(biāo)［10］來評價(jià)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，即熵、平均梯度、清晰度、空間頻率，其中熵反映了圖像中信息量的豐富度，熵越大，圖像所包含的信息量越大，平均梯度、清晰度和空間頻率反映了圖像的細(xì)節(jié)對比特征，值越大，細(xì)節(jié)越豐富。表1、2分別為實(shí)驗(yàn)一和實(shí)驗(yàn)二融合圖像的客觀評價(jià)結(jié)果。

圖3 實(shí)驗(yàn)一融合結(jié)果

圖4 實(shí)驗(yàn)二融合結(jié)果

從表1和表2的客觀評價(jià)結(jié)果可以看出，本文所提方法取得了較大的熵、平均梯度、清晰度、空間頻率值，這與主觀評價(jià)結(jié)果是一致，進(jìn)一步說明本文所提方法可以得到更好的融合結(jié)果。

表1 實(shí)驗(yàn)一的客觀評價(jià)指標(biāo)

表2 實(shí)驗(yàn)二的客觀評價(jià)指標(biāo)

5 結(jié)論

針對紅外和可見光圖像的成像特點(diǎn)，本文所用多尺度算法在低頻部分采用基于融合圖像自身物理特性的加權(quán)系數(shù)的選擇方案，高頻部分考慮到高頻分量的變化，引入?yún)^(qū)域四階相關(guān)系數(shù)匹配度，降低融合圖像的模糊度的同時，更好地保留了圖像邊緣和紋理等細(xì)節(jié)信息。兩組不同實(shí)驗(yàn)表明，本文方法具有更好的魯棒性，并且能得到更好的視覺效果，主客觀評價(jià)上本文方法優(yōu)于其他三種方法。

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