專利名稱：基于nsct與多通道互信息相結合的圖像融合質(zhì)量評估方法
技術領域：
本發(fā)明屬于融合圖像質(zhì)量評估方法，具體涉及ー種基于非下采樣輪廓波變換(NSCT)與多通道互信息相結合的醫(yī)學圖像評估方法。
背景技術：
圖像融合能有效提高圖像信息的利用率、提升原始圖像的信息量，因此被廣泛應用于醫(yī)學成像領域。圖像質(zhì)量評價對融合的圖像質(zhì)量的評估起到至關重要的作用。圖像質(zhì)量評價能夠客觀的評價圖像融·合效果的好壞，能夠從客觀的角度反映圖像融合方法的優(yōu)劣，從而為判斷圖像融合算法的優(yōu)劣提供了客觀公正的標準，為圖像融合技術的進步起到了積極的推動作用，因此研究有效的圖像融合質(zhì)量評價算法具有重要的理論價值和實際意義。為了評估不同的融合圖像，提出了很多評價算法。比較常用的有互信息(MI)、均方根(RMSE)、通用圖像評價指標(UIQI)等。其中，中國專利申請?zhí)朇N201110432498. 5提出了一種基于Gabor特征互信息的全參考圖像質(zhì)量評價方法，該方法利用ニ維Gabor濾波器提取視覺特征，并通過參考圖像和失真圖像的互信息來建立圖像質(zhì)量評價函數(shù)，取得了符合人類視覺主觀認識的評價結果。但是互信息反映的是統(tǒng)計相關性和融合圖像中包含源圖像的信息量，不能夠反映出源圖像和融合圖像的空間相關性，因而互信息在反應人類視角檢測有效性上具有其局限性。而通用圖像指數(shù)(UIQI)作為ー種改進的圖像質(zhì)量評價方法，是通過結合圖像的相關損失、亮度失真和對比度失真這三個因素從而建立對于圖像失真的模型。盡管這三個因素在圖像質(zhì)量評價中是至關重要的，但該方法不能反映源圖像和融合圖像的邊緣信息。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于NSCT與多通道互信息相結合的圖像融合質(zhì)量評估方法，彌補了僅用互信息無法將圖像輪廓的匹配程度納入評估范圍的不足，更真實、客觀地反映出融合圖像質(zhì)量的優(yōu)劣?；贜SCT與多通道互信息相結合的圖像融合質(zhì)量評估方法，具體為(I)采用非下采樣輪廓波變換方法提取融合前的兩幅圖像A, B和融合后的圖像F的層圖像( 11)對圖像X進行J級非下采樣的金字塔濾波得到J個高頻率子帶圖像和ー個低頻率子帶圖像，X = A，B1F ；(12)對圖像X的每個高頻子帶圖像進行方向濾波得到,張圖像，ち為第]個高頻率子帶圖像的方向參數(shù)，j =(13)將圖像X的第]個高頻率子帶圖像的2り張圖像上的同一位置像素點(X，y)的contourlet系數(shù)取最大值，得到第j高頻層圖像ろ=令，5 ，巧，并將低頻率子帶圖像作為低頻層圖像Xtl ；(2)計算融合前的層圖像Aj, Bj與融合后的層圖像Fj的層間互信息；(21)在層圖像Xj, j =0，1，…，J中進行窗ロ逐像素點遍歷，窗ロ每遍歷一像素點得到對應的像素點列向量，將層圖像Aj與Fj在同一位置像素點的列向量相加得到向量Pi，將層圖像ら與匕在同一位置像素點的列向量相加得到向量qi，i = I，一，N，N為遍歷像素點個數(shù)；(22)計算層圖像Aj與Fj的協(xié)方差矩陣以及Bj與Fj的協(xié)方差矩陣Rbfj
權利要求
1.基于NSCT與多通道互信息相結合的圖像融合質(zhì)量評估方法，具體為 (1)采用非下采樣輪廓波變換方法提取融合前的兩幅圖像A，B和融合后的圖像F的層圖像 (11)對圖像X進行J級非下采樣的金字塔濾波得到J個高頻率子帶圖像和一個低頻率子帶圖像，X = A，B,F； (12)對圖像X的每個高頻子帶圖像進行方向濾波得到f張圖像為第j個高頻率子帶圖像的方向參數(shù)，)=1 (13)將圖像X的第)個高頻率子帶圖像的2* 張圖像上的同一位置像素點(x，y)的contourlet系數(shù)取最大值，得到第j高頻層圖像夂廣為，巧，5，并將低頻率子帶圖像作為低頻層圖像X。； (2)計算融合前的層圖像Aj,Bj與融合后的層圖像Fj的層間互信息； (21)在層圖像Xj,j = 0，I,…，J中進行窗口逐像素點遍歷，窗口每遍歷一像素點得到對應的像素點列向量，將層圖像Aj與Fj在同一位置像素點的列向量相加得到向量Pi，將層圖像Bj與Fj在同一位置像素點的列向量相加得到向量qi; i = I,…，N, N為遍歷像素點個數(shù)； (22)計算層圖像Ki與匕的協(xié)方差矩陣Ra 以及B」與匕的協(xié)方差矩陣Rbfj
2.根據(jù)權利要求1所述的圖像融合質(zhì)量評估方法，其特征在于，所述窗口邊長值為奇數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于NSCT與多通道互信息相結合的圖像融合質(zhì)量評估方法，采用非下采樣輪廓波變換方法(NSCT)提取融合前的兩幅圖像和融合后的圖像的層圖像，對每層中的多幅圖像，計算其對應Contourlet系數(shù)的最大值，利用該值對應的圖像來計算融合前后每層圖像之間的互信息，將每一層圖像的權值和互信息相乘，得到融合圖像的多模互信息值，借助該值實現(xiàn)融合圖像質(zhì)量評價。本發(fā)明使用Contourlet變換與多通道互信息相結合的方法，相較于普通互信息的方法能更精確地反映出融合前與融合后的圖像之間的關系，同時與人類視覺感知更加一致，能更客觀真實，更真實地出圖像融合方法的優(yōu)劣。
文檔編號G06T7/00GK103049910SQ20121055119
公開日2013年4月17日 申請日期2012年12月17日 優(yōu)先權日2012年12月17日
發(fā)明者張旭明, 李柳, 蔣婉瑩, 吳意, 李靜, 王瑞, 丁明躍, 尹周平, 王瑜輝 申請人:華中科技大學