多源图像智能化融合方法的研究

纪启国 许会芳

（安徽城市管理职业学院 安徽合肥 230000）

多源图像智能化融合方法的研究

纪启国 许会芳

（安徽城市管理职业学院 安徽合肥 230000）

多源图像的智能化融合技术是在目前多尺度特征融合作为图像融合研究中一种新的研究方向，通过对图像的多尺度特征处理与人工智能中统计学习相结合，提出初步的模型以及技术方案，有效地改善图像融合的性能。

图像处理；图像融合；信息智能化；多尺度特征选择

当今社会的各个领域对成像传感器的应用越来越广泛，导致图像的信息量和多样化发生了根本的变化，图像融合(Image Fusion)是信息融合范畴中以图像为主要研究对象的领域[1,2]。通过对传统图像融合技术的分析发现存在许多需要改进的地方，在统计学习科学不断发展的背景下，我们通过对多源图像的智能化融合技术研究，探索基于人工智能的图像融合的新方法，有效地利用已有的学习方法改善图像融合的性能[3,4]。

多源图像的智能化融合技术是图像融合研究中一种新的研究方向，是在目前多尺度特征融合作为图像融合的主要研究方向，它是在基于人工智能的信息处理技术不断发展的背景下，融会统计机器学习的一些方法，如何利用已有的人工智能和基于多尺度特征的图像处理方法更有效地实现图像融合。主要包括三个方面的内容，首先是多尺度特征选择，基于多尺度特征的图像融合技术是图像融合中研究的最为广泛和深入的方向[5]。而在统计学习中存在特征维数过高而导致“维数灾难”的问题，特征选择是解决此类问题的方法之一，因此研究如何有效利用图像多尺度特征和以融合为导向的多尺度特征选择是智能化图像融合的基础；其次是基于统计学习的融合策略，在得到图像的特征集以后，关键即为图像的融合策略。融合策略要将源图像中的互补信息最大限度地保留，而将冗余信息最大地去除。本项目将研究在不同的学习模型下如何确定融合策略实现最优化的融合；最后是智能化图像融合模型，确定特征和融合策略之后，智能化图像融合的主要挑战在于确定融合模型。因为不同的模型基于不同的假设，智能化的图像融合模型应该具有依据图像内容进行自适应选择和调整的能力。因此我们将探索建立智能化的图像融合模型，包括融合模型的自适应调整，融合性能客观评价等。

多源图像的智能化融合技术是在我们已有的工作基础和智能化图像融合这一前沿研究方向下进行的研究，拓展了传统的图像融合方法。并且通过图像的多尺度特征处理与人工智能中统计学习的近期研究成果相结合，提出基于多源图像的智能化融合技术的模型以及技术方案，对当前的融合技术有所突破并获得更好的融合性能。他的主要特点表现在三个方面，首先提出智能化的图像融合模型，并在此模型下做初步的探索，包括根据内容自适应调整融合模型等，为图像融合提供了新的技术路线；其次是以多尺度特征为主，探索以融合为导向的特征选择问题，为统计学习中的特征选择提供了新的思路；最后是提出基于统计学习的融合策略，以解决基于多尺度特征图像融合中自启发式地融合策略选取的问题。更有效地实现保留源图像之间的互补信息，去除冗余信息的融合目标[6，7]

我们主要采用理论分析与实验相结合的形式展开。利用文献调研的基础，深入分析已有融合方法存在的不足和有待改进之处，同时运用理论分析探索统计学习方法与图像融合相结合的关键技术。具体的实验方案和技术路线如图1所示。首先对图像样本提取特征(如多尺度变换, MST)，并进行特征选择后存储在特征库中，分析在特征库上不同的统计学习方法的融合性能；其次由融合源图像的特征集进行特征选择，研究应用中以融合为导向的特征选择方法，探索统计学习模型与图像内容之间的自适应调整。最后通过优化的统计学习模型参数确定融合策略，研究与学习模型相结合的融合策略自适应选取，并考虑与融合性能客观评价之间的内在联系，最后利用特征重构(如多尺度逆变换，IMST)得到融合结果。

图1. 多源图像的智能化融合技术路线

多源图像的智能化融合技术研究是在长期从事多源图像融合和统计学习理论研究的基础上，深入考察了相关研究领域的状态和研究需求，对所涉及到的核心问题进行了深入分析。研究思路和内容是建立在相关领域我们已有工作成果的基础上，我们已建立了多源数据融合原型系统，有充分的理论和工作基础，将在多源图像的智能化融合技术研究中取得更多的研究成果。

[1]Simone G., Farina A., Morabito F. C., etc. Image Fusion Techniques for Remote Sensing Applications. Information Fusion, Elesvier. 2002. 3: 3-15.

[2]Goshtasby A. A., Image Fusion: Advances in the state of the art. Information Fusion, Elsevier. 2007. 8: 114-118.

[3]王丽.基于小波分析的多聚焦图像融合算法研究[D].哈尔滨理工大学, 2007.

[4]曾基兵.基于多分辨率分析的多源图像融合方法研究[D].电子科技大学,2008.

[5]胡钢,等.像素级图像融合技术的研究与进展[J].计算机应用研究, 2008(3).

[6]孔兵.基于小波的SAR图像融合算法及性能评价[J].巢湖学院学报, 2010(3).

[7]吉书鹏,等.一种子带杂交多算子图像融合算法研究[J].光电工程, 2003(6).

［责任编辑：董 维］

更 正

刊发在本刊2013年十二期，第283页，文章题目：《老照片在中国近代史教学中的运用——以川教版历史教材八年级上（近代社会生活）为例》，作者姓名：孟虎。正确的作者单位应为：“江苏省徐州市王杰中学 江苏徐州 221000” 。

特此更正

Research on fusion method of intelligent multi-source image

Ji Qi-guo, Xu Hui-fang

(Anhui Occupational College of City Management, Hefei Anhui, 230000, China)

Intelligent image fusion technology is in the present multi-scale feature fusion as a new research direction of the fusion image, through the combination of multiscale features of image processing and statistical learning of artificial intelligence in this phase, to propose the preliminary model and technology solutions, effectively improve the performance of image fusion.

image processing; image fusion; intelligent information; selection of multi-scale feature

TP751

A

1000-9795（2014）02-0042-01

2013-12-21

纪启国（1980-），男，安徽明光人，安徽城市管理职业学院计算机系，讲师，从事图像处理、电路与系统方向的研究。许会芳（1979-），女，安徽安庆人，安徽城市管理职业学院计算机系，讲师，从事图像处理方向的研究。

本文系2011年安徽高校省级自然科学研究项目“基于HVS空间模型和小波变换相结合的图像质量评价方法”的阶段成果。课题编号：KJ2011B008。