多聚焦彩色图像融合预处理

    对于不同的彩色模型，采用方差法与加权法结合进行融合实验，采用db8小波的进行分解，分解层数为3层，最终得到的融合结果如图2所示。

    通过对表1的分析，将各项评价函数再取均值来研究总体效果可以看出，基于YIQ模型的各项融合指标较好。

3 不同颜色分量对融合结果影响的比较
    文献[10]将颜色的三维分量分解成亮度Y和色差I，Q，然后进行融合，但未讨论各颜色分量对融合结果的影响程度，本节考虑到YIQ各分量不同的物理意义，讨论各分量对融合结果的影响。
    首先，分析一下YIQ模型中各分量的特性。采用标准Lena彩色图像图1(a)，将其由RGB模型变换到YIQ模型。    计算各分量的信息熵，Y分量的信息熵为7．446 3，I分量的信息熵为5．911 3，Q分量的信息熵为4．753 6，可以看出，彩色图像的信息含量主要在Y分量中，其对融合结果有重要影响。
    下面通过实验具体说明这一点。分别对Y，I，Q分量中任意一分量运用能量法与加权法相结合的方法进行融合实验，其他两分量的融合结果采用两幅源图像中任意图像对应分量，融合结果如表2所示。

    从表2中可以看出，Y亮度分量对融合结果的影响要比I，Q两色度分量对融合结果的影响大，说明在多聚焦彩色图像融合中，Y亮度分量含有的细节信息较多，所以对其应重点处理。

4 结 语
    基于RGB，YIQ，HSI和YCrCb的多聚焦图像融合结果是有区别的。本文实验表明，基于YIQ模型的各项融合指标较好。对于YIQ颜色模型，Y亮度分量对融合结果的影响要比I，Q两色度分量对融合结果的影响要大，说明了在多聚焦彩色图像融合中，Y亮度分量含有的细节信息较多，所以在融合时要对其重点处理。