基于导向滤波与分形维度的图像加权融合算法

目的为了解决当前图像融合技术中易丢失图像信息,不能较好地保持源图像的边缘与纹理信息,从而降低了图像分辨率与视觉质量,使其不能对目标进行清晰、完整、准确地信息描述等问题。方法提出一种导向滤波耦合分形维度的图像加权融合方案。首先对源图像进行预处理,通过增强对比度来提高图像的动态范围。通过小波变换将图像分解为低频与高频部分,并引入导向滤波器,对其低频、高频成分进行处理,获取相应的低频、高频权重,较好地保持图像的边缘信息。然后,通过提取局部特征分形维数来获取微小纹理特征。最后,定义一种加权融合方案,根据低频与高频权重进行融合,得到最后融合图像。结果实验数据表明,与当前常用图像融合算法比较,文中算法具有更好的融合视觉效果,更好地保持了源图像的真实信息;在信息熵、交互信息、平均梯度和标准差等4种定量分析指标方面,所提算法具有更大的优势。结论所提算法具有良好的融合质量,在图像处理领域具有一定的参考价值。

Weighted Image Fusion Algorithm Based on Guided Filtering Coupled Fractal Dimension