基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法，采用非下采样轮廓波变换方法（NSCT）提取融合前的两幅图像和融合后的图像的层图像，对每层中的多幅图像，计算其对应Contourlet系数的最大值，利用该值对应的图像来计算融合前后每层图像之间的互信息，将每一层图像的权值和互信息相乘，得到融合图像的多模互信息值，借助该值实现融合图像质量评价。本发明专利技术使用Contourlet变换与多通道互信息相结合的方法，相较于普通互信息的方法能更精确地反映出融合前与融合后的图像之间的关系，同时与人类视觉感知更加一致，能更客观真实，更真实地出图像融合方法的优劣。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于融合图像质量评估方法，具体涉及ー种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与多通道互信息相结合的医学图像评估方法。
技术介绍
图像融合能有效提高图像信息的利用率、提升原始图像的信息量，因此被广泛应用于医学成像领域。图像质量评价对融合的图像质量的评估起到至关重要的作用。图像质量评价能够客观的评价图像融·合效果的好坏，能够从客观的角度反映图像融合方法的优劣，从而为判断图像融合算法的优劣提供了客观公正的标准，为图像融合技术的进步起到了积极的推动作用，因此研究有效的图像融合质量评价算法具有重要的理论价值和实际意义。为了评估不同的融合图像，提出了很多评价算法。比较常用的有互信息(MI)、均方根(RMSE)、通用图像评价指标(UIQI)等。其中，中国专利申请号CN201110432498. 5提出了一种基于Gabor特征互信息的全參考图像质量评价方法，该方法利用ニ维Gabor滤波器提取视觉特征，并通过參考图像和失真图像的互信息来建立图像质量评价函数，取得了符合人类视觉主观认识的评价结果。但是互信息反映的是统计相关性和融合图像中包含源图像的信息量，不能够反映出源图像和融合图像的空间相关性，因而互信息在反应人类视角检测有效性上具有其局限性。而通用图像指数(UIQI)作为ー种改进的图像质量评价方法，是通过结合图像的相关损失、亮度失真和对比度失真这三个因素从而建立对于图像失真的模型。尽管这三个因素在图像质量评价中是至关重要的，但该方法不能反映源图像和融合图像的边缘信息。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法，弥补了仅用互信息无法将图像轮廓的匹配程度纳入评估范围的不足，更真实、客观地反映出融合图像质量的优劣。基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法，具体为(I)采用非下采样轮廓波变换方法提取融合前的两幅图像A, B和融合后的图像F的层图像( 11)对图像X进行J级非下采样的金字塔滤波得到J个高频率子带图像和ー个低频率子带图像，X = A，B1F ；(12)对图像X的每个高频子带图像进行方向滤波得到,张图像，ち为第]个高频率子带图像的方向參数，j =(13)将图像X的第]个高频率子带图像的2り张图像上的同一位置像素点(X，y)的contourlet系数取最大值，得到第j高频层图像ろ=令，5 ，巧，并将低频率子带图像作为低频层图像Xtl ；(2)计算融合前的层图像Aj, Bj与融合后的层图像Fj的层间互信息；(21)在层图像Xj, j =0，1，…，J中进行窗ロ逐像素点遍历，窗ロ每遍历一像素点得到对应的像素点列向量，将层图像Aj与Fj在同一位置像素点的列向量相加得到向量Pi，将层图像ら与匕在同一位置像素点的列向量相加得到向量qi，i = I，一，N，N为遍历像素点个数；(22)计算层图像Aj与Fj的协方差矩阵以及Bj与Fj的协方差矩阵Rbfj本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法，具体为：（1）采用非下采样轮廓波变换方法提取融合前的两幅图像A,B和融合后的图像F的层图像：（11）对图像X进行J级非下采样的金字塔滤波得到J个高频率子带图像和一个低频率子带图像，X＝A,B,F；（12）对图像X的每个高频子带图像进行方向滤波得到张图像，为第个高频率子带图像的方向参数，（13）将图像X的第个高频率子带图像的张图像上的同一位置像素点(x,y)的contourlet系数取最大值，得到第高频层图像并将低频率子带图像作为低频层图像X0；（2）计算融合前的层图像Aj,Bj与融合后的层图像Fj的层间互信息；（21）在层图像Xj，j＝0,1,…,J中进行窗口逐像素点遍历，窗口每遍历一像素点得到对应的像素点列向量，将层图像Aj与Fj在同一位置像素点的列向量相加得到向量pi，将层图像Bj与Fj在同一位置像素点的列向量相加得到向量qi，i＝1,…,N，N为遍历像素点个数；（22）计算层图像Aj与Fj的协方差矩阵RAFj以及Bj与Fj的协方差矩阵RBFj：RAFj=1NPoPoT,其中，Po=[p1-X‾,p2-X‾,p3-X‾,...,pN-X‾],X‾=1NΣi=1NpiRBFj=1NQoQoT,其中，Qo=[q1-Y‾,q2-Y‾,q3-Y‾,...,qN-Y‾],Y‾=1NΣi=1Nqi,上标T表示转置；（23）计算层图像Aj与Fj的互信息RMI(Aj,Fj)以及层图像Bj与Fj的互信息RMI(Bj,Fj)：RMI(Aj,Fj)=Hg(RAj)+Hg(RFj1)-Hg(RAFj),RMI(Bj,Fj)=Hg(RBj)+Hg(RFj2)-Hg(RBFj),其中，Hg(a)=ln((2πe)(d/2)det(a)1/2)，a=RAj,RFj1,RFj2,RAFj,RBj,RBFj,π为圆周率，e为自然对数的底数，是协方差矩阵RAFj左上角大小为d/2×d/2的矩阵，RFj1是协方差矩阵RAFj矩阵右下角大小为d/2×d/2的矩阵，是协方差矩阵RBFj矩阵左上角大小为d/2×d/2的矩阵，RFj2是协方差矩阵RAFj矩阵右下角d/2×d/2的矩阵，d为正整数，det(a)为计算矩阵a的数值；（3）计算融合前的两幅图像A,B和融合后的图像F的多模互信息值MRMI＝MRMI(A，F)+MRMI(B，F)，其中MRMI(B,F)=Σj=1J+1ωj×RMI(Bj,Fj)Σj=1J+1ωj,ωj为第j层图像的权重系数；（4）以多模互信息值作为融合质量评估值，该评估值越大，说明图像融合质量越高。FDA00002602956600011.jpg,FDA00002602956600012.jpg,FDA00002602956600013.jpg,FDA00002602956600014.jpg,FDA00002602956600015.jpg,FDA00002602956600016.jpg,FDA00002602956600017.jpg,FDA00002602956600018.jpg,FDA00002602956600024.jpg,FDA00002602956600025.jpg,FDA00002602956600026.jpg...

【技术特征摘要】
1.基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法，具体为 (1)采用非下采样轮廓波变换方法提取融合前的两幅图像A，B和融合后的图像F的层图像 (11)对图像X进行J级非下采样的金字塔滤波得到J个高频率子带图像和一个低频率子带图像，X = A，B,F； (12)对图像X的每个高频子带图像进行方向滤波得到f张图像为第j个高频率子带图像的方向参数，)=1 (13)将图像X的第)个高频率子带图像的2* 张图像上的同一位置像素点(x，y)的contourlet系数取最大值，得到第j高频层图像夂广為，巧，5，并将低频率子带...

【专利技术属性】
技术研发人员：张旭明，李柳，蒋婉莹，吴意，李静，王瑞，丁明跃，尹周平，王瑜辉，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：