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多聚焦彩色 像融合预处理

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    在实际中,彩色图像可以将不同的亮度和不同的彩色组合起来表示不同的信息,由彩色图像融合而成的彩色融合图像就可以更好地表达细节信息,因而彩色图像的融合对于实际应具有更为重要的作用。而大多数讨论多聚焦图像融合的文章都只讨论灰度图像,或是讨论多聚焦彩色图像融合时,仅仅简单地对RGB三分量进行分开处理,如:文献[9]提出了一种基于三基色RGB的融合方法,该方法分别对三基色分量进行小波变换,以三基色分量方向对比度为判据进行融合,但它忽略了多聚焦彩色图像各分量的特性及对融合结果的影响程度。本文详细分析不同颜色空间和不同颜色分量对融合结果的影响。

1 几种常见的颜色模型及其相互转换
    下面是几种常见的颜色模型:
    (1)RGB颜色模型
    RGB颜色模型(空间)是用于显示和保存彩色图像的最常用的彩色模型,由R(红)、G(绿)和B(蓝)三个分量组成。
    (2)HSI颜色模型
    HSI颜色模型将亮度分量(I)与彩色图像中携带的色度(H)和饱和度(S)分开,因此HSI模型对于开发基于彩色描述的图像处理算法是一个理想的工具,对于人类来说,它们看起来更加自然和直观。
    (3)YIQ颜色模型
    YIQ颜色模型来源于国家电视标准委员会(NT-SC)制彩色电视信号的传输。其中,Y分量代表图像的亮度信息;I,Q两个分量则携带颜色信息,J分量代表从橙色到青色的颜色变化,而Q分量则代表从紫色到黄绿色的颜色变化。
    通过把彩色图像从RGB转换到YIQ颜色空间,可以把彩色图像中的亮度信息与色度信息分开,RGB与YIQ颜色空间的相互转换公式为:

  

    对于不同的彩色模型,采用方差法与加权法结合进行融合实验,采用db8小波的进行分解,分解层数为3层,最终得到的融合结果如图2所示。

    通过对表1的分析,将各项评价函数再取均值来研究总体效果可以看出,基于YIQ模型的各项融合指标较好。

3 不同颜色分量对融合结果影响的比较
    文献[10]将颜色的三维分量分解成亮度Y和色差I,Q,然后进行融合,但未讨论各颜色分量对融合结果的影响程度,本节考虑到YIQ各分量不同的物理意义,讨论各分量对融合结果的影响。
    首先,分析一下YIQ模型中各分量的特性。采用标准Lena彩色图像图1(a),将其由RGB模型变换到YIQ模型。    计算各分量的信息熵,Y分量的信息熵为7.446 3,I分量的信息熵为5.911 3,Q分量的信息熵为4.753 6,可以看出,彩色图像的信息含量主要在Y分量中,其对融合结果有重要影响。
    下面通过实验具体说明这一点。分别对Y,I,Q分量中任意一分量运用能量法与加权法相结合的方法进行融合实验,其他两分量的融合结果采用两幅源图像中任意图像对应分量,融合结果如表2所示。

    从表2中可以看出,Y亮度分量对融合结果的影响要比I,Q两色度分量对融合结果的影响大,说明在多聚焦彩色图像融合中,Y亮度分量含有的细节信息较多,所以对其应重点处理。


4 结 语
    基于RGB,YIQ,HSI和YCrCb的多聚焦图像融合结果是有区别的。本文实验表明,基于YIQ模型的各项融合指标较好。对于YIQ颜色模型,Y亮度分量对融合结果的影响要比I,Q两色度分量对融合结果的影响要大,说明了在多聚焦彩色图像融合中,Y亮度分量含有的细节信息较多,所以在融合时要对其重点处理。

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