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摘 要：針對(duì)基于分塊的圖像融合中分塊裂痕和實(shí)際融合特征的不確定等問(wèn)題，提出一種結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）的多聚焦圖像融合新方法。首先，通過(guò)模糊C均值聚類(lèi)（FCM）和SVM獲得FNN的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，利用構(gòu)建的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將分割的圖像塊分成清晰區(qū)域、模糊區(qū)域和過(guò)渡區(qū)域三類(lèi)；然后用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反模糊化輸出作為權(quán)值因子對(duì)三類(lèi)區(qū)域進(jìn)行加權(quán)融合，輸出融合的多聚焦圖像。最后，通過(guò)均方根誤差、平均絕對(duì)誤差和峰值信噪比等指標(biāo)對(duì)多種融合算法進(jìn)行融合質(zhì)量評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的融合算法魯棒性和計(jì)算性能較好，基本滿足實(shí)際圖像融合的需求，且融合質(zhì)量評(píng)價(jià)也表明本文方法優(yōu)于現(xiàn)有的融合算法。

關(guān)鍵詞：多聚焦圖像融合；特征級(jí)圖像融合；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；支持向量機(jī)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract：To deal with the problems of cracks among blocks and the uncertainty of real characteristics of image fusion based on block， this paper proposed a new multifocus image fusion method by combining support vector machine （SVM） wits fuzzy neural network （FNN）. Firstly， FCM and SVM were used to obtain the parameters of FNN and the block was divided into clear， blurring and transitional zones based on the FNN. Then the three classified areas were merged with weighting to get the fused multifocus images， where the weight factors were obtained as the defuzzication outputs of the fuzzy neural network. Finally， the qualities of various fusion algorithm were evaluated by the root mean square error（RMSE）， the mean absolute error（MAE） and peak signal to noise ratio（PSNR）. The experimental results show that the proposed fusion algorithm has good robustness and computing performance， which basically meets the demand of practical image fusion， and the fusion quality evaluations illustrate that our method has an advantage over the existing fusion algorithm.

Key words：Multifocus image fusion； Featureleave image fusion； FNN； SVM

1 引 言.

圖像信息融合是信息融合的一個(gè)重要分支，通過(guò)對(duì)同一場(chǎng)景下多個(gè)傳感器獲取的圖像信息進(jìn)行有機(jī)的綜合，生成信息量更加全面、精確、完整的圖像，以彌補(bǔ)單一傳感器獲取信息的局限性[1]。同一場(chǎng)景下，不同傳感器獲得的信息往往具有冗余性和互補(bǔ)性，圖像信息融合的目的則是去除冗余信息，綜合互補(bǔ)信息，從而提高圖像質(zhì)量，進(jìn)一步為圖像的識(shí)別、理解提供可靠的數(shù)據(jù)源。目前圖像信息融合已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理、機(jī)器人視覺(jué)、遠(yuǎn)程感知、軍事應(yīng)用等領(lǐng)域。

在視覺(jué)圖像信息獲取過(guò)程中，由于視覺(jué)傳感器自身無(wú)法改變的景深約束，不能夠獲取聚焦范圍以外物體的清晰圖像。通過(guò)多聚焦圖像信息融合技術(shù)，將同一場(chǎng)景下的多個(gè)圖像進(jìn)行合理的融合處理，最終可以獲得一幅信息量精確、完整、可靠的多聚焦圖像，使得場(chǎng)景中所有的物品都清晰的展現(xiàn)在融合的圖像中。

多聚焦圖像融合的方法主要分為兩大類(lèi)，其中一類(lèi)比較典型的是變換域的方法，如Burt等[3]提出的拉普拉斯金字塔方法、於時(shí)才等[4-5]提出的小波變換（DWT）方法，王仁禮等[6-7]提出的IHS色彩空間方法。這一類(lèi)方法很好保留了圖像變換域的信息，但是在轉(zhuǎn)換過(guò)程中容易丟失圖像的原始信息，在提升模糊區(qū)域圖像質(zhì)量的同時(shí)可能會(huì)降低清晰區(qū)域的圖像質(zhì)量。另一類(lèi)是根據(jù)圖像清晰度的特點(diǎn)，基于分塊的空間域融合算法，如王振飛等[8-9]提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多聚焦融合算法，Yi Zheng等[10]提出的FNN融合算法，張誠(chéng)成等[11-12]提出的SVM融合算法。這一類(lèi)算法的核心思想是將原始圖形分割成若干塊，經(jīng)過(guò)對(duì)應(yīng)的分類(lèi)算法將圖像塊分成清晰區(qū)域、模糊區(qū)域以及過(guò)渡區(qū)域，然后根據(jù)一定的融合規(guī)則對(duì)圖像塊進(jìn)行選擇、加權(quán)處理。這一類(lèi)方法能更好的保留圖像的原始信息，但是存在分塊邊緣可能產(chǎn)生分塊裂痕的現(xiàn)象。

在空間域圖像融合算法中，出現(xiàn)分塊裂痕現(xiàn)象主要受三個(gè)方面的因素影響：1、圖像分割窗口的大?。?、對(duì)圖像塊分類(lèi)的正確性；3、對(duì)應(yīng)的融合規(guī)則的合理程度。

分割窗口的大小很好調(diào)整，本文從上述三個(gè)因素中的后兩個(gè)考慮，提出了一種結(jié)合了SVM和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征級(jí)圖像融合算法。該算法選擇了能源梯度、空間頻率和視覺(jué)可見(jiàn)度的相對(duì)差量作為FNN的輸入數(shù)據(jù)，從三個(gè)方面綜合為FNN提供了正確、有效分類(lèi)的依據(jù)； FNN快速、精確、有效地將圖像塊分為清晰類(lèi)、模糊類(lèi)以及過(guò)渡類(lèi)；選擇清晰類(lèi)圖像塊作為融合圖像對(duì)應(yīng)塊，以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果作為加權(quán)因子參數(shù)，對(duì)過(guò)渡類(lèi)進(jìn)行模糊加權(quán)融合，最終得到本文方法的融合圖像。

本文后續(xù)章節(jié)的安排如下，第二節(jié)介紹圖像信息融合框架，第三節(jié)介紹特征的提取以及SVM與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方法，第四節(jié)具體介紹各種融合方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比以及結(jié)果分析，最后是對(duì)全文的總結(jié)。

2 多聚焦融合框架

特征級(jí)多聚焦圖像信息融合工作一般分三步進(jìn)行：首先是圖像特征信息的提??；然后根據(jù)提取的特征信息對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)；最后將不同類(lèi)別的圖像按照對(duì)應(yīng)的融合規(guī)則進(jìn)行融合。

空間域信息融合的融合規(guī)則一般是：對(duì)于冗余信息，選取其中一份作為融合信息；對(duì)于明顯能夠區(qū)分清晰或者模糊的信息，選取清晰的部分；對(duì)于無(wú)法區(qū)分清晰還是模糊的信息，則采取加權(quán)融合的方法。

由圖3、圖4可知，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，不同算法的融合效果也會(huì)有一定的差異。從主觀評(píng)價(jià)來(lái)說(shuō)，平均加權(quán)方法整體比較模糊，IHS方法在圖像灰暗區(qū)域融合效果不佳，小波變換融合結(jié)果有些失真，本文方法的融合效果明顯要好于其他幾種方法。從表2中信息熵評(píng)價(jià)結(jié)果分析，平均加權(quán)方法整體不佳，IHS方法在室外明亮場(chǎng)景中表現(xiàn)比較好，DWT方法在色彩比較豐富的圖像中融合效果比較好，而本文的方法在室內(nèi)外場(chǎng)景中均實(shí)現(xiàn)了較好的融合。

5 結(jié) 論

本文根據(jù)多聚焦融合過(guò)程中需要對(duì)圖像塊進(jìn)行正確、有效分類(lèi)的原則，提出了一種新的融合框架。融合過(guò)程中對(duì)分割區(qū)域進(jìn)行相似度的度量，避免了對(duì)冗余數(shù)據(jù)的重復(fù)處理。選擇了能源梯度、空間頻率、視覺(jué)可視度作為清晰度特征，綜合了從細(xì)節(jié)到總體以及人眼客觀感知對(duì)于圖像清晰度的度量。提出了一種結(jié)合SVM超平面方程參數(shù)以及FCM聚類(lèi)算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法，很大程度上減少了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的訓(xùn)練時(shí)間，以及模糊推理規(guī)則的數(shù)量。根據(jù)分類(lèi)結(jié)果分別進(jìn)行冗余融合、選擇融合以及加權(quán)融合三種融合規(guī)則，使得整個(gè)融合過(guò)程更加合理，提升了整體融合質(zhì)量，避免了分塊裂痕現(xiàn)象的產(chǎn)生。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的結(jié)合SVM和FNN的融合方法運(yùn)算時(shí)間較少，且在標(biāo)準(zhǔn)模糊圖以及實(shí)際的多聚焦圖像場(chǎng)景中得到了有效的驗(yàn)證，融合效果良好，基本可以滿足實(shí)時(shí)性和算法健壯性的要求。參考文獻(xiàn)

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