基于改进结构相似度的区域划分图像融合技术研究  

Study on regional segmentation image fusion technique based on improved structure similarity

作　　者：李玲玲[1] 王蕙[2] 闫成新[2] 

机构地区：[1]郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系,郑州450015 [2]中国石油大学(华东)机电学院,山东青岛266580

出　　处：《计算机应用研究》2014年第6期1914-1917,共4页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41171341);河南省重点科技攻关计划资助项目(132102210054);河南省创新型科技团队资助项目;河南省高校科技创新团队支持计划资助项目;郑州市科技创新团队资助项目

摘　　要：基于相似度理论的区域划分图像融合技术在异质传感器图像融合方面取得了较好的研究进展,但传统相似度参数不能真正反映图像在结构方面的相似度信息。使用反映图像细节结构信息的小波相似度替代传统的相关系数相似度,并使用反映人类视觉的对比度敏感函数对不同尺度的小波系数进行加权,利用加权相似度对待融合图像进行冗余与互补划分。实验结果表明,该方法能够进一步衡量图像间的结构相似度,取得了优于传统相似度参数的融合效果。Similarity theory based regional segmentation image fusion technique has achieved great success in heterogeneous sensor image fusion.Traditional similarity parameter can not fit the structure information well.This paper induced wavelet similarity to substitute traditional correlation coefficient similarity.Wavelet similarity reflects the detail structure information well in source images.It adopted contrast sensitivity function reflecting the human vision to weight the wavelet coefficient on different scales,divided redundant and complementary regions by weighted similarity.Experimental results demonstrate that the proposed method measures the structural similarity well and obtains better result than traditional similarity based method.

关 键 词：相似度 小波分解 区域划分 对比度敏感函数 图像融合 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]