基于环行多宇宙量子编码算法的图像融合处理

邵明省，魏雪峰

（1.鹤壁职业技术学院，河南鹤壁 458030;2.黄淮学院，河南驻马店 463000;3.武汉理工大学，湖北武汉 430070）

基于环行多宇宙量子编码算法的图像融合处理

邵明省1，魏雪峰2，3

（1.鹤壁职业技术学院，河南鹤壁 458030;2.黄淮学院，河南驻马店 463000;3.武汉理工大学，湖北武汉 430070）

针对图像融合中量子算法存在的缺点，提出多宇宙并行算法。首先通过量子比特编码来确定宇宙中的个体;然后把量子群分成若干个独立的宇宙，宇宙内部为环行拓朴结构，通过自适应比例产生不同压力来对量子宇宙之间进行信息交换;最后对图像融合处理包括高、低频部分以及评价指标的建立。实验结果表明该算法融合结果清晰、处理速度快。

多宇宙;量子;图像融合

图像融合是将两幅或多幅图像通过一定的算法分别提取各个输入图像中的有用信息，使输入图像的空间对应点达到一致，防止图像畸变发生，最后综合成新的图像，得到精确、全面、可靠的图像信息。目前在视觉处理、跟踪高空目标等领域具有广阔前景［1］。

目前学术研究图像融合的方法有以下几种:图像像素线性拟合以空间叠加为基础，但是具有一定的盲目性，并且容易丢失图像高频成分;方向对比度取大算法只获取窗口函数内部图像的信息，对于窗外的信息则无法获取［2］;单一的量子融合算法在数据优化后期会出现量子衰退现象［3］。

本文采用多宇宙思想对量子融合方法进行改进，通过比特编码来确定宇宙中的个体，各子宇宙群采用环行结构，即使某个宇宙发生故障，相应的邻宇宙组成小子宇宙群，不影响整体宇宙的信息交流，量子旋转门采用动态调整，同时采用自适应比例确定被替换的个体。在融合过程中，对不同的频率采用不同的融合法则。实验仿真给出了图像融合对比结果，本文算法融合结果清晰、处理速度快。

1 多宇宙量子算法思想描述

1.1 量子比特编码

式中:为第t代种群中第j个量子染色体;m为量子比特位个数，这样通过划分不同的比特编码组，构成多宇宙状态［4-5］。

1.2 多宇宙信息交流分析

借助于量子的并行性，把量子个体拓扑映射为多宇宙中的子宇宙，各子宇宙体之间具有相互独立性，同时各自朝着不同的目标进化［6］，各子宇宙体之间的信息交换通过量子空间比特位个数的变化来改变。

1.2.1 多宇宙环行结构

各子宇宙群并不是无规则运行，为了使各子宇宙间信息交流，故选取不同的拓扑结构［7］。本文采用环行结构，比如U1，U2，U3构成一个小子宇宙群;U4，U5，U6，U7，U8，U9则构成一个较大的子宇宙群;同时U2，U4，U5构成一个小子宇宙群，图1为多宇宙拓扑结构中共有7个小子宇宙群，双向箭头表示可以发送信息与接收信息。环行结构中即使某个宇宙发生故障，则相应的邻宇宙组成小子宇宙群，比如U5发生故障，原来的U2，U4，U5和U3，U5，U6变为U2，U4，U8和U3，U7，U6，这样并不影响整体宇宙的信息交流。

图1 多宇宙拓扑结构

1.2.2 自适应比例方法选择宇宙个体

多个宇宙群体之间的信息交流能增加各自宇宙的空间多样性，从而避免宇宙间的单一性，用自适应比例方法确定替换的宇宙个体［8-10］。

自适应比例如下:

设第t代的群体为X（t）=（xt，1，xt，2，…，xt，N），N为群体规模。种群中任意个体xt，k的适应度为f（xt，k），在自适应的比例选择策略下其被选择的概率p（xt，k）为

式中:fmax表示t代种群中最优个体的适应度;f－是t代种群的平均适应度;k∈（0，1）是动态调整系数。通过幂指数k取值不同调整个体被选概率的极限行为。

1.3 图像融合处理

本文算法对图像融合处理规则包括对低、高频两部分。

1.3.1 低频部分融合规则

假设图像空间频率定义为

式中:H为图像的行频率;L为图像的列频率，其定义分别为

低频系数的融合规则为

式中:寻优系数ωr（m，n），ωv（m，n）表示红外图像与可见光图像各自的物理特性［11］。

1.3.2 高频系数融合规则

先分别求取红外与可见光图像高频子带中各元素的局部区域量

式中:q，p为局部区域的大小;Ci，j为局部区域的高频系数，然后计算各元素对应的局部区域匹配度

式中:ω为自设随机数，取值ω∈（0，1）。

对低频的寻优系数ωr（m，n），ωv（m，n）以及高频匹配度ET（k1，k2）的问题转化为对多宇宙中量子求最优解。

1.3.3 评价指标

为了更好地评价融合图像效果，建立模糊性评价

互信息评价统计，融合图像与参考图像的互信息定义为

式中:pR，F（i1，i2）为输入图像和融合后图像的空间联合概率密度分布;pR（i1），pF（i2）分别为输入图像和融合后图像的边缘概率密度分布。

1.3.4 算法步骤

算法过程完整的描述如下:

1）输入图像;

2）把图像空间的像素数目映射对应宇宙的数量，通过并行拓扑结构划分子宇宙群;

3）按量子比特编码方法更新宇宙个体;

4）分别对高、低频进行融合;

5）使用宇宙内部更新演化策略更新宇宙;

6）对宇宙之间信息的交换来更新量子多样性;

7）进化代数t=t+1，对比融合图像评价指标函数，否则算法转至步骤4）;

8）输出融合计算结果。

2 实验仿真

本文的程序采用MATLAB7.0编程实现（见图2～图6）。其中图5是仅用量子克隆算法融合图，克隆代数为3代。图6是本文算法融合后得到的图像，在进行多宇宙并行量子克隆算法时多宇宙30个，克隆代数为3代。

从视觉效果可以初步看出，融合图像均不同程度地保留了输入图像的特征信息，增加了图像的特征点;对于输入图像的时钟指针轮廓信息，融合图像保留了时钟指针的边缘，与背景区分开。对仿真结果进一步仔细观察，发现图4中的背景噪声比较明显，目标边缘保持不好，图5对比度低，图6融合效果最好，综合了图像的特征并且十分明显，对比度高，细节信息更加丰富，视觉效果最佳同时背景消噪。

对于人类视觉对比不容易察觉的客观评价指标，本文依次选取模糊性评价函数FB、互信息MI（R，F）、运行时间作为评价标准，其计算结果如表1所示。

表1 融合效果评价

在表1中，若以FB为评价指标，本文算法模糊性指数明显小于其他变换算法，且图像更加清晰。MI（R，F）方面本文算法所得到的融合图像包含的信息量比其他算法算丰富。这表明，使用该方法的融合图像包含了原图像的大量有用的信息，为后续的目标轮廓识别奠定了良好的基础。

3 总结

本文设计了一种多宇宙并行量子算法，在同一平台采用对比仿真，仿真结果显示本文算法融合效果比较理想，融合计算时间少，因此多宇宙并行量子算法是有效可行的。

:

［1］邵明省，王其华.基于蛙跳算法的模糊图像复原［J］.激光与光电子学进展，2012，49（2）:31-36.

［2］刘松涛，沈同圣，杨绍清.基于自适应融合规则的多分辨率图像融合算法［J］.激光与红外，2007，37（8）:788-791.

［3］何成剑，洪汉玉，张天序.基于广义规整化的红外湍流退化图像盲复原方法［J］.红外技术，2006，28（8）:443-445.

［4］倪红梅，王维刚.一种用于函数优化的量子克隆算法［J］.长春理工大学学报:自然科学版，2009，32（2）:285-287.

［5］许学斌，张新曼，张德运.基于多宇宙并行量子遗传算法的多传感器图像融合方法［J］.微电子学与计算机，2008，25（12）:37-40.

［6］李絮，季智勇，刘松兵，等.多宇宙并行量子多目标进化算法［J］.计算机工程与应用，2008，44（27）:37-40.

［7］杨俊安，邹谊，庄镇泉.基于多宇宙并行量子遗传算法的非线性盲源分离算法研究［J］.电子与信息学报，2004，26（8）:1210-1217.

［8］王珂，欧阳宁.图像融合技术及评价方法［J］.电视技术，2007，31（1）:20-23.

［9］游晓明，刘升，帅典勋.并行量子进化算法的研究与实现［J］.计算机应用与软件，2008，25（5）:231-233.

［10］杨俊安，庄镇泉.多宇宙并行量子衍生遗传算法研究［J］.计算机工程与应用，2004，40（20）:23-26.

［11］周爱平，梁久祯.基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合［J］.激光与红外，2010，40（9）:1010-1016.

［12］周锋飞，陈卫东，李良福.一种基于区域生长的红外与可见光的图像融合方法［J］.应用光学，2007，28（6）:737-741.

Image Fusion Processing Based on Multi－universe Quantum Algorithm

SHAO Mingsheng1，WEI Xuefeng2，3

（1.Henan Business College，Henan Hebi 458030，China;2.Huanghuai University，Henan Zhumadian 463000，China;3.Wuhan University of Technology College of Information，Wuhan 430070，China）

According to quantum algorithm of image fusion to the disadvantages of parallel algorithm，multi-universe is proposed.Firstly，by quantum bit code to determine the individual in the universe.Then，the quantum group of divided into many independent of the universe，the universe for parallel internal topology structure，using quantum revolving door update，through individual quantum universe adaptive scale to produce different pressure for the exchange of information between quantum universe.The image fusion processing including high and low frequency part and the establishment of the evaluation indexes.The experimental results show that the algorithm the fusion results clearly，processing speed faster.

multi-universe;quantum;image fusion

TN957;TP 31

A

【本文献信息】邵明省，魏雪峰.基于环行多宇宙量子编码算法的图像融合处理［J］.电视技术，2013，37（3）.

国家发明专利（2011100219763）;国家新型专利（2011202108084）;河南省教育厅科学技术研究重点项目（12B510016）;鹤壁职业技术学院本课题（HZY－2011－59）

邵明省（1980— ），硕士，讲师，主研图像处理、通信技术研究;

魏雪峰（1973— ），硕士，副教授，博士生，主研信息处理。

责任编辑:时 雯

2012－08－21