基于粒子群优化算法的像素级图像融合

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1、2009年第2期漳州师范学院学报(自然科学版)No．2．2009年(总第64期)JournalofZhangzhouNormalUniversity(Nat．Sci．)GeueralNO．64文章编号：1008．7826(2009)02．0037—04基于粒子群优化算法的像素级图像融合章小龙(漳州师范学院，计算中心福建漳州363000)摘要：多传感器的像素级图像融合中，如果对源图像进行线性运算以得到融合图像，源图像的置信度取值一般只能由经验和个人主观感觉来确定，并不能得到令人满意的融合效果．本文针对这一问题提出了一种基于粒子群优化算法的像素级图像融合的算法．该算法可以根据融合的

2、目的采用不同的融合指标，应用粒子群优化算法得到比较满意的融合图像．实验结果表明该算法优于其它的几种像素级图像融合算法．关键词：像素级图像融合；粒子群优化算法；融合指标中图分类号：TP751文献标识码：AImageFusionofthePixelLevelBasedonParticleSwarmOptimizationAlgorithmZHANGXiao-long(DepartmentofComputingCenter,ZhangzhouNormalUniversity，Zhangzhou，Fujian363000，China)Abstract：Intheresearchofth

3、emulti-sensorimagefusionofthepixellevel，thefusedimageacquiredbylinearoperationonsourceimages，cannotgetthesatisfactoryfusionresults，becausetheweightvaluesofthesourceimagesalldependonexperienceandindividualSUbjectivesense．Accordingtothisproblem，animagefusionalgorithmofthepixel—levelbasedontheP

4、SO(ParticleSwarmOptimization)isintroducedinthispape~Thisalgorithmusesdifferentfusionindexintermofdifferentaimofthefusiontoachieveabettereffectoffusion．Experimentalresultsshowthealgorithmoutperformsotherimagefusionalgorithmsofthepixelleve1．Keywords：pixellevelimagefusion；PSO；fusionindex1引言图像融合

5、是将2个或者2个以上的传感器在同一时间(或不同时间)获取的关于某个具体场景的图像或者图像序列信息加以综合，以生成一个新的有关此场景的解释，而这个解释是从单一传感器获取的信息中无法得到的l1,61．简单的像素级图像融合方法对将要融合的源图像不进行任何变换和分解，而是直接对源图像中的各对应像素分别进行选择、平均或加权平均、多元回归或其它数学运算等处理后，最终合成一幅融合图像15,81．线性运算图像融合方法：对源图像的矩阵乘以一个置信度，然后再进行加运算．在源图像为二幅，并且置信度为O．5时，本方法相当于均值法．运算中置信度的取值可以根据经验或者根据融合效果的满意程度进行调整．本方法

6、适用于那些对源图像具有不同置信度的图像⋯．假设存在灰度图像，f×1，经过Gaussian噪音处理后的两幅图像的矩阵分别为，，和，一对两个矩阵进行线性运算得到融合图像的矩阵，I2I．，厂=Cr．I+(1一·IB(1)可见融合的效果取决于系数，为了衡量融合效果，设定采用均方差MSE作为融合指标l5I．收稿日期：2009—03—25作者简介：章小龙(1963．)，男，浙江省黄岩市人，讲师．38漳州师范学院学报(自然科学版)2009芷fSE=姜川!”(2)由上式可知融合指标MSE越小，则融合图像与原始图像的偏差越小，说明融合效果越好．分别设定=O，0．1，0．2⋯0．9，1．0检验融合

7、效果．表1与MSE值对照表由上表可知，因为的取值不同，而导致了MSE的取值不同，说明存在最优的值，使得MSE值最小．2基于PSO的像素级图像融合方法2．1PSO简介粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)是一种基于进化理论的计算技术，由Eberhart博士和Kennedy博士发明，该算法起源于这两位博士对鸟群捕食的行为研究．PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化工具．系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值但是并没有遗传算法用的交叉(crossove