计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (06): 1536-1538.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01536

• 图形图像技术 • 上一篇    下一篇

基于局部特征的智能图像融合

李玲玲1,黄秋艳2,闫成新2   

  1. 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) 机电工程学院,山东 青岛 266555
  • 收稿日期:2011-11-28 修回日期:2012-01-28 发布日期:2012-06-04 出版日期:2012-06-01
  • 通讯作者: 李玲玲
  • 作者简介:李玲玲(1973-),女,河南开封人,副教授,博士,主要研究方向:图像处理、模式识别;〓黄秋艳(1987-),女,山东临沂人,硕士研究生,主要研究方向:图像处理;〓闫成新(1969-),男,山东青州人,副教授,博士,主要研究方向:图像处理、模式识别。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目;教育部新世纪优秀人才支持计划项目;河南省科技创新杰出青年基金资助项目;河南省重点科技攻关计划项目

Local feature based intelligent image fusion

LI Ling-ling1,HUANG Qiu-yan2,YAN Cheng-xin2   

  1. 1. Department of Computer Science and Application, Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management, Zhengzhou Henan 450015,China
    2. College of Mechanical Engineering, China University of Petroleum, Qingdao Shandong 266555, China
  • Received:2011-11-28 Revised:2012-01-28 Online:2012-06-04 Published:2012-06-01
  • Contact: LI Ling-ling

摘要: 对衡量图像清晰程度的局部特征参数进行了对比研究,得出了拉普拉斯能量(EOL)最优参数。提出一种使用拉普拉斯局部特征的智能化图像融合算法。算法首先对已配准的图像集进行分割,对分割图像分块并计算EOL,将EOL作为网络输入进行训练,根据EOL比对自动决定训练的目标向量。将测试图像进行分割并计算局部EOL,将EOL作为测试输入进行粗融合,最后进行一致性校验得到最终融合结果。实验研究表明,本算法对不同传感器的图像均取得了良好的融合效果。

关键词: 局部特征, 图像融合, 智能融合, 拉普拉斯能量

Abstract: Local features measuring image clarity are studied. Energy of Laplacian (EOL) is considered as the optimal feature. An novel intelligent image fusion algorithm based on EOL is proposed. A set of registered images is firstly segmented, then local EOLs of segmented image blocks are computed. EOLs are input into neural network and the target vectors are automatically obtained by comparing values of EOLs. Test images are segmented and their EOLs are put into trained network and the rough fusion images are generated. Final fusion results will be obtained by consistence verification. Experimental results demonstrated the good fusion performance on different source images.

Key words: Local feature, image fusion, intelligent fusion, energy of Laplacian

中图分类号: