多分辨率图像的融合策略是提升融合图像质量的关键。目前常用的融合策略都没有直接考虑融合图像的纹理信息,根据灰度共生矩阵(GLCM)能较好地反映纹理粗糙度和方向的特点,提出了一种结合灰度共生矩阵的多分辨率图像融合策略。首先计算多分辨率图像的低频和高频部分的灰度共生矩阵,然后将低频图像GLCM的能量和高频图像GLCM的对比度对应作为低频和高频系数选取的活性度量进行图像融

第2 9卷第 3期 21 0 2年 3月

计算机应用研究 Ap l a i n Re e r h o o u e s p i to s a c f C mp tr c

V0 . 9 No 3 12 . Ma .2 2 r 01

结合灰度共生矩阵的多分辨率图像融合策略 阳魁，黄新生，徐婉莹 (国防科学技术大学机电工程与自动化学院自动控制系，长沙 407 ) 10 3摘要：多分辨率图像的融合策略是提升融合图像质量的关键。目前常用的融合策略都没有直接考虑融合图

像的纹理信息，根据灰度共生矩阵( L M) G C能较好地反映纹理粗糙度和方向的特点，出了一种结合灰度共生提矩阵的多分辨率图像融合策略。首先计算多分辨率图像的低频和高频部分的灰度共生矩阵，后将低频图像然 G C的能量和高频图像 G C的对比度对应作为低频和高频系数选取的活性度量进行图像融合。实验表明， LM LM

所提出的融合策略与目前常见的融合策略相比，主观感官和客观评价上都能获得较好的融合效果。在 关键词：灰度共生矩阵；多分辨率分解；图像融合；活性度量；融合策略 中图分类号：T 3 1 P9文献标志码：A 文章编号：10 6 5 2 1 ) 3 18 -4 0 1 39 ( 0 2 0— 1 1 0 di1 .9 9 ji n 10 .6 5 2 1 .3 1 6 o:0 3 6/.s . 0 13 9 .0 2 0 .0 s .

Fu in srtg fmu t—e ou in i g o i e t so tae y o lir s lto ma e c mb n d wi h ga e e O o c re c ti ry l v lC—c u rn e marx YAN Ku, HU G i ANG n s e g XU W a— i g Xi—h n, nyn

( et fA tm t nC nrl ol eo Meh t nc& A t t n N t n l nvrt o D feTcnlg C agh 10 3 hn ) D p.o uo ai o t,C lg o o e f car i o s uo i, ai a i syf ma o o U e i l eh o y, hn sa4 07,C ia￣, o A b t ac: Fu i n sr tg fm ut—e ou in i g st e o e ha et e q liy o n e rto ma e Them o tc mmo l

sr t so tae y o lir s l to ma ei he k yt n nc h ua t fit g ain i g . s o ny us d srt ge r td rc l o sd r te i a e tx u e n o mai n. c r i o e tae is a e no ie ty c n i e h m g e t r if r to Ac o dng t GLCM a elc h h r ce itc f c n rfe tt e c a a trsis o

g a n r u h e sa d d r cin a e ae y t i p p rp o o e u i n s a e y o l— s l t n i g i h c mb n d w t r i o g n s n i t c a tl,h s a e r p s d a f so t t g fmut r ou i ma e wh c o ie i e o r r ie o h GL M . is,t a c ltd t e GL M ft e lw a d h g r q e c a to e mu t r s lto ma e T e h n r ft e C F rt i c lu a e C o o n ih fe u n y p r ft l—e ou in i g . h n t e e e g o h h h i y h l w -e u n y G C a d t e c n r s o e h g - e u n y GL M o r s o d d a ci i a u ef r ma ef so e e t o -r q e c L M n h o t t f h ih- q e c C c re p n e sa t t me s r o g u in t s l ce f a t f r vy i o t e lw n ih f q e c o f ce t. x ei n ss o h tc mp e ot e c re t o h o a d hg r u n y c e i in s E p rme t h w t a o a d t h u rn mmo u i n sr tg,t e p o o e e r c n f so t e y h r p s d a

me o a aefs nef t e e tru hsb ci e sr adojc v v ut n t dcnm k i f c b tr ho g u j t esno n bet eea ai . h uo e t e v y i l o Ke od:ga vl Oocr nema i( L M) yw r s ryl e C— ur c tx G C;m l—

sltndcm oio;i aefs n cvt m aue u e c e r utr o i eo p si ie u o t n m g i;at i esr;f— uo iy s o ta e i n sr t y g

0引言 基于多分辨率分解的图像融合方法主要有以下三个步骤：首先将图像分解为近似分量和细节分量；然后分别对其进行融合；最后进行图像重构。这类方法对图像的不同频段、不同结构特征的信息分别进行处理，实现过程与人眼视觉系统对图像信息的处理过程极为相似，以获得较好的融合效果。可 正是由于这些特点，使得该类方法成为图像融合方法研究的热 点。在这一技术框架中，采用什么方法分解图像，利用何种策

节分量，融合策略应当根据其各自的特点要求来设计。研究者们提出了各种融合规则，其核心思想是依据一定的活性度量， 对小波系数取大或加权。L等人将小波分解的细节分量窗 i口区域绝对值的最大值作为活性度量，采用取大的融合规则； P等人采用的活性度量为方向对比度， u采用取大融合规则进行融合；李树涛等人提出一种小波变换图像融合算法，采 用细节分量窗口区域绝对值加权和作为活性度量的融合规则；

李玲玲提出了低频基于改进的邻域熵、频基于跨尺度的高邻域空间频率的融合策略。不同的融合规则还有很多，在实际应用中各有优缺点。受灰度共生矩阵能较精确地反映纹理粗糙程度和纹理方向的启发，本文提出了一种新的图像融合方 法：以小波作为多分辨率分解的工具，将灰度共生矩阵特征量作为活性度量，采用低频加权高频取大的融合规则。

略融合图像，用哪些技术重建图像是该方法的主要研究运 内容。

在多分辨率分解方法中，波分解具有方向性、小非冗余性、 不同分辨率细节信息不相关性的优点，比于其他多分辨率分相

解方法得到了更广泛的应用。小波变换用于图像多分辨率分 解的可行性已得到广泛认同，当前的研究热点是融合策略的设计。图像的多分辨率分解获得不同分辨率上的近似分量和细 收稿 E期：2 1 -7 2;修回日期：2 1—8 3 t 0 10—4 0 10 -0

1图像的小波分解 小波理论被认为是傅里叶分析的重大突破，已成为当今从

作者简介：阳魁 (9 6

)男，士， 18 -,硕主要研究方向为图像匹配辅助制导( ag ul 1 2 .o;新生( 9 5 )男， ynk i@16 cm)黄 6 15一，教授，导，博博士，主要研

究方向为导航技术、精确制导与控制技术、空间技术等；婉莹( 9 1 )女，师，士，徐 18一，讲博主要研究方向为精确制导与控制技术、图像匹配辅助制 导等.