圖像多幀融合技術(shù)及應(yīng)用案例

圖像融合（Image Fusion）是指將多元信道所采集到的關(guān)于同一目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后綜合成高質(zhì)量的圖像，以提高圖像信息的利用率、提升原始圖像的空間分辨率和光譜分辨率，利于檢測。 待融合圖像已配準(zhǔn)好且像素位寬一致，綜合和提取兩個(gè)或多個(gè)多源圖像信息。兩幅（多幅）已配準(zhǔn)好且像素位寬一致的待融合源圖像，如果配準(zhǔn)不好且像素位寬不一致，其融合效果不好。

圖像融合作為信息融合的一個(gè)分支，是信息融合研究中的一個(gè)熱點(diǎn)。圖像融合的數(shù)據(jù)形式是包含有明暗、色彩、溫度、距離以及其他的景物特征的圖像。這些圖像可以以一幅，或者一列的形式給出。而圖像融合是將2張或2張以上的圖像信息融合到1張圖像上，使得融合的圖像含有更多的信息、能夠更方便人來觀察或者計(jì)算機(jī)處理。圖像融合的目標(biāo)是在實(shí)際應(yīng)用目標(biāo)下將相關(guān)信息最大合并的基礎(chǔ)上減少輸出的不確定度和冗余度。圖像融合的優(yōu)點(diǎn)很明顯，它能擴(kuò)大圖像所含有的時(shí)間空間信息，減少不確定性，增加可靠性，改進(jìn)系統(tǒng)的魯棒性能。

圖像融合技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)

高效的圖像融合方法可以根據(jù)需要綜合處理多源通道的信息，從而有效地提高了圖像信息的利用率、系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)探測識(shí)別的可靠性及系統(tǒng)的自動(dòng)化程度。以增強(qiáng)圖像中信息透明度、可靠性以及使用率，以形成對(duì)目標(biāo)的清晰、完整、準(zhǔn)確的信息描述。

這諸多方面的優(yōu)點(diǎn)使得圖像融合在醫(yī)學(xué)、遙感、機(jī)器視覺、氣象預(yù)報(bào)及軍事目標(biāo)識(shí)別等方面的應(yīng)用潛力得到充分認(rèn)識(shí)、尤其在機(jī)器視覺方面。

圖像融合算法的方式

一般情況下，圖像融合由低到高分為三個(gè)層次：數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合、決策級(jí)融合。數(shù)據(jù)級(jí)融合也稱像素級(jí)融合，是指直接對(duì)傳感器采集來得數(shù)據(jù)進(jìn)行處理而獲得融合圖像的過程，它是高層次圖像融合的基礎(chǔ)，也是目前圖像融合研究的重點(diǎn)之一。這種融合的優(yōu)點(diǎn)是保持盡可能多得現(xiàn)場原始數(shù)據(jù)，提供其它融合層次所不能提供的細(xì)微信息。

像素級(jí)融合中有空間域算法和變換域算法，空間域算法中又有多種融合規(guī)則方法，如邏輯濾波法，灰度加權(quán)平均法，對(duì)比調(diào)制法等；變換域中又有金字塔分解融合法，小波變換法。其中的小波變換是當(dāng)前最重要，最常用的方法。

在特征級(jí)融合中，保證不同圖像包含信息的特征，如紅外光對(duì)于對(duì)象熱量的表征，可見光對(duì)于對(duì)象亮度的表征等等。

決策級(jí)融合主要在于主觀的要求，同樣也有一些規(guī)則，如貝葉斯法，D-S證據(jù)法和表決法等。

融合算法常結(jié)合圖像的平均值、熵值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、平均梯度；平均梯度反映了圖像中的微小細(xì)節(jié)反差與紋理變化特征，同時(shí)也反映了圖像的清晰度。目前對(duì)圖像融合存在兩個(gè)問題：最佳小波基函數(shù)的選取和最佳小波分解層數(shù)的選取。

圖像融合技術(shù)在機(jī)器視覺中的應(yīng)用

很多產(chǎn)線上的產(chǎn)品生產(chǎn)出來之后，都有保護(hù)膜作為保護(hù)，防止產(chǎn)品上出現(xiàn)指紋、劃痕等缺陷，但包裹保護(hù)膜之后，人工對(duì)于產(chǎn)品的外觀檢測時(shí)間就變得更長，也間接地提高了人工成本，在外觀檢測時(shí)，如果引入圖像融合，則會(huì)大大減少時(shí)間，從而減少成本。

如圖所示為普通光源直接照射帶薄膜物體表面的效果：

物體由于被薄膜遮擋，導(dǎo)致部分表面產(chǎn)生不可避免的反光，從而干擾整體的檢測。

使用四分區(qū)時(shí)序環(huán)形光源，分別獲取四個(gè)不同方向的打光效果圖：

再進(jìn)行多圖像融合，得到如下效果圖：

不難看出，通過多方向光照得出的圖像，通過圖像融合后，薄膜對(duì)物體造成的干擾已經(jīng)微乎其微，很容易就可以對(duì)處理后的圖像進(jìn)行分析，例如OCR字符識(shí)別等。