现场手印搜索取证装置及其取证方法
阅读说明：本技术 现场手印搜索取证装置及其取证方法 (On-site fingerprint search evidence obtaining device and evidence obtaining method thereof ) 是由 蔡能斌 赵雪珺 黄晓春 刘文斌 邓南 徐宝桢 于 2020-07-04 设计创作，主要内容包括：一种现场手印搜索取证装置,包括移动壳体、成像器、组合光源、组合光源升降机构和控制器；成像器和组合光源分别设置在移动壳体的内部,成像器位于组合光源的上方,组合光源包括汞灯和多谱段LED光源；组合光源升降机构和控制器分别固定于移动壳体,组合光源升降机构用于驱动组合光源上升及下降；控制器的信号输入端与成像器的信号输出端连接,控制器的输出端与组合光源升降机构的控制输入端连接,控制器具有显示屏,以显示成像器采集的图像。本发明还公开了一种现场手印搜索取证方法。本发明可采集多谱多角度配光的手印图像,且易于操作。(An on-site fingerprint search evidence obtaining device comprises a movable shell, an imager, a combined light source lifting mechanism and a controller; the imager and the combined light source are respectively arranged in the movable shell, the imager is positioned above the combined light source, and the combined light source comprises a mercury lamp and a multi-spectral-band LED light source; the combined light source lifting mechanism and the controller are respectively fixed on the movable shell, and the combined light source lifting mechanism is used for driving the combined light source to ascend and descend; the signal input end of the controller is connected with the signal output end of the imager, the output end of the controller is connected with the control input end of the combined light source lifting mechanism, and the controller is provided with a display screen to display images collected by the imager. The invention also discloses a method for searching and obtaining evidence of the on-site fingerprint. The invention can collect the fingerprint image of multi-spectrum and multi-angle light distribution and is easy to operate.)
技术领域
本发明涉及法庭科学领域，尤其涉及现场手印的取证技术。
背景技术
自1978年美国人首先将激光器引入到指纹显现领域中以来，用光学的方法显现物证得到了更多的关注和使用，尽管激光的强度高，单色性较好，但是激光器体积大、笨重，成本也很高，因此难以被广泛使用在刑侦现场。为了充分发挥各种光学检验方法在物证勘勘查中的应用，国外于20世纪80年代末开始尝试用多波段光源来代替激光器。多波段光源一般由光源系统、滤色系统和导光管三部分组成。目前一般以卤钨灯或氙灯作为光源，卤钨灯和氙光灯的灯光比较纯，效率高，但不能离开供电，体积庞大不便于携带。此外，这种滤波式多波段光源使用的滤光片和灯泡寿命非常有限，需要经常更换。为了解决目前滤波式多波段光源的大功耗、发热量大和寿命短等一系列问题，国内外部分厂商使用发光二极管(LED)作为光源，开发出了低功耗多波段光源。其中，美国Ultra Lite ALS TURBO开发出的超轻多波段光源产品可搜索到一般光源无法发现的物证，配备450nm/480nm最佳波长组合，可搜索和发现案件现场超过99％的可检测犯罪物证，使用光强调节可更容易找到物证与背景之间的最佳反差，但由于价格过于昂贵，无法进行大规模推广使用。为了降低价格，同时具有多波段的功能，美国路阳LUYOR-3220P OLICE推出了多波段手电筒/LED检查灯，提供了一个完整的光谱光源，8只手电筒分别输出为紫外、紫色、蓝色、青色、绿色、黄色、红色和白光，但是对于某些物质特定的发光波长需要多个单色光源的补差协同，在提取有效物证时会造成一定的难度，也不利于使用。
在物证的成像提取方面，我国将红紫外照相技术运用于物证检验工作始于上世纪80年代中期。1986年周云彪等人在国内首次报道了采用短波紫外照相方法拍照玻璃上的各种疑难指印，开创了物证检验的新领域。1993年，王桂强对短波紫外线反射照相能有效地显示客体与指纹纹线反差的原理，进行了全面的论述，并提出物质在紫外光线照射下，有可能从物质内部发射出长波紫外线，或可见波段的荧光。1998年，王桂强又论述了配光技术及原理，并阐述了内反射光及其性质，并通过对紫外反射照相的理论机制的系统研究，建立了短波紫外反射照相显现和加强指印技术的模型，被广泛地应用于物证检验工作中。近年来，红紫外成像技术发展迅速，尤其是红紫外可视化技术的发展为该技术的发展创造了良好的应用条件，各地公安机关陆续装备了红紫外观察照相系统、全波段CCD、全光谱特种照相取证仪等专用设备。此外，汪振栋等人报导了应用红紫外成像技术显现帽子、手套上的潜在字迹；黄卫等人报导了应用红紫外成像技术显现床单上的潜在红色字迹；张新国等报导了红紫外观察照相系统显现汗液指印的应用；汪旭峰等人报导了全波段CCD系统在紫外反射照相中的应用等。国外，从上世纪60年代开始进行红紫外成像技术显现潜在物证方面的研究。美国Spex光学仪器公司专门生产了用于潜在指印显现的SceneScope红紫外观察照相系统，该系统图像增强器寿命长达10000小时以上，灵敏度高、信噪比大，与高品质紫外滤色镜、高性能紫外镜头及军品级目镜结合使成像更清晰，更适用于微弱汗液指纹的发现和提取，集搜索、观察、照相于一体，可实现远距离搜索，近距离照相；英国Foster Freeman公司研制的VSC系列仪器集成了红外、紫外以及可见光等各种波段；荷兰DEP公司的紫外观察照相系统通过超强紫外增强管的图像转换功能，使操作者直接观察到可见的指纹图像，同时可利用胶卷、数字相机等对观察到的图像进行直接记录。
综上所述，国内外在潜在物证光学显现方面已经取得了一定的成果，但光学显现方法种类繁多、操作较为繁琐，人员技术水平的差异往往会影响取证的质量。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供现场手印搜索取证装置，其可采集多谱多角度配光的手印图像，提高了潜在手印的显现率，且结构紧凑，易于操作，实施成本低。
本发明所要解决的又一技术问题在于提供一种现场手印搜索取证方法。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种现场手印搜索取证装置，包括移动壳体、成像器、组合光源、组合光源升降机构和控制器；成像器和组合光源分别设置在移动壳体的内部，成像器位于组合光源的上方，组合光源包括汞灯和多谱段LED光源；组合光源升降机构和控制器分别固定于移动壳体，组合光源升降机构用于驱动组合光源上升及下降；控制器的信号输入端与成像器的信号输出端连接，控制器的输出端与组合光源升降机构的控制输入端连接，控制器具有显示屏，以显示成像器采集的图像。
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了上述的现场手印搜索取证装置的取证方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、现场手印搜索取证装置接收开机指令，开启成像器，使显示屏显示实时图像；
S2、通过移动现场手印搜索取证装置的移动外壳，对准搜索到的现场手印；
S3、使现场手印搜索取证装置先工作于反射模式，然后工作于荧光模式；
现场手印搜索取证装置在反射模式时依次执行以下步骤：
S31、组合光源升降机构驱动组合光源移动至预设的最高位置，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯，分别成像得到6张手印照片；
S32、组合光源升降机构驱动组合光源移动至预设的中间位置，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯，分别成像得到6张手印照片；
S33、组合光源升降机构驱动组合光源移动至预设的最低位置，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯，分别成像得到6张手印照片；
现场手印搜索取证装置在荧光模式时依次执行以下的步骤：
S34、滤光镜切换机构将550nm长波通滤光镜移动至成像器的镜头与CCD图像传感器之间，组合光源升降机构驱动组合光源移动至预设的中间位置，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯和绿光LED灯，分别成像得到5张手印照片；
S35、滤光镜切换机构移开550nm长波通滤光镜，将580nm长波通滤光镜移动至成像器的镜头与CCD图像传感器之间，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯和绿光LED灯，分别成像得到5张手印照片；
S36、滤光镜切换机构移开580nm长波通滤光镜，将600nm长波通滤光镜移动至成像器的镜头与CCD图像传感器之间，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯和绿光LED灯，分别成像得到5张手印照片；
S4、控制器对步骤S3所获得的33张手印照片进行几何配准、特征提取、特征优化和特征融合，得到一张优化的手印照片，自动保存该优化的手印照片，并显示在显示屏上。
1、本发明的现场手印搜索取证装置设有组合光源和组合光源升降机构，能够利用多谱段的光源在多个配光照明角度下拍摄多幅手印图像，从而将手印的细节特征拍摄全面，提高了手印图像的清晰度以及潜在手印的显现率；
2、本发明实施例的现场手印搜索取证装置将成像器、组合光源、组合光源升降机构和控制器均集成于移动壳体，结构紧凑，易于操作，实施成本低；
3、根据本发明实施例的现场手印搜索取证装置能够简化取证步骤，只需一键操作即可快速完成对现场潜在痕迹的显现与提取，避免了繁琐的操作步骤以及人员技术水平的差异对取证质量的影响，满足了对刑事案件现场快速处置工作的需要；
4、根据本发明实施例的现场手印搜索取证方法通过无下采样的形态学Haar小波变换进行特征融合，可以消除系数处理后的块状效应，从而有效改善图像融合效果。
附图说明
图1示出了根据本发明一实施例的现场手印搜索取证装置的结构示意图。
图2示出了根据本发明一实施例的现场手印搜索取证装置的控制原理框图。
图3示出了根据本发明一实施例的环形多谱段LED光源的布局示意图。
图4至图6分别描述了形态学算子定义、形态学算子的等效易位性和尺度函数子带的等效易位转换。
图7示出了基于UMHWT的图像融合算法的流程示例。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做出进一步说明。
请参考图1和图2。根据本发明一实施例的一种现场手印搜索取证装置，包括移动壳体1、成像器2、组合光源3、组合光源升降机构和控制器5。
成像器2和组合光源3分别设置在移动壳体1的内部，成像器2位于组合光源3的上方，组合光源3包括汞灯31和多谱段LED光源32。
组合光源升降机构和控制器5分别固定于移动壳体1，组合光源升降机构用于驱动组合光源3上升及下降。控制器5的信号输入端与成像器2的信号输出端连接，控制器5的输出端与组合光源升降机构的控制输入端连接，以控制组合光源3的升降。控制器5具有显示屏，以显示成像器2采集的图像。
在本实施例中，组合光源3具有光源座30，汞灯31和多谱段LED光源32分别固定在光源座30。组合光源升降机构包括升降步进电机41、主齿轮42、一对从齿轮43和一对卷线轮44。升降步进电机41固定于移动壳体1，升降步进电机41的输出端与主齿轮42连接，一对从齿轮43分别位于主齿轮42的相对两侧，并与主齿轮42相啮合；一对卷线轮44一一对应地分别与一对从齿轮43同轴设置(即卷线轮与从齿轮安装在同一根轮轴上)，各卷线轮上绕设有悬挂线45，一对卷线轮上的悬挂线45分别与光源座30连接。通过控制升降步进电机41，可驱动一对卷线轮上的悬挂线45带动组合光源3上下移动，从而改变光源的照射角度。
汞灯31为环形汞灯，环形汞灯为254nm短波紫外线灯。多谱段LED光源32为环形多谱段LED光源，环形汞灯位于环形多谱段LED光源的***，即，环形汞灯构成外圈光源，环形多谱段LED光源构成内圈光源。环形多谱段LED光源由长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯组成。
请参考图3。在本实施例中，长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯分别由4粒长波紫外线LED灯珠321、4粒紫光LED灯珠322、4粒蓝光LED灯珠323、4粒绿光LED灯珠324和4粒近红外LED灯珠325组成，且长波紫外线LED灯珠321、紫光LED灯珠322、蓝光LED灯珠323、绿光LED灯珠324和近红外LED灯珠325彼此交错设置；在每种颜色的4粒LED灯珠中，其中2粒LED灯珠之间的连线经过圆心，其余2粒LED灯珠之间的连线也经过圆心，且其中2粒LED灯珠之间的连线正交(垂直)于其余2粒LED灯珠之间的连线，这种布置方式可使照明亮度分布均匀。
在本实施例中，控制器5为计算机，例如可采用平板电脑，通过采集成像器输出的图像信号，计算机可对成像器发送的图像信号进行图像处理，并显示经图像处理后的图像，所述图像处理包括几何配准、特征提取、特征优化和特征融合。
在本实施例中，几何配准是依次采用平移变换、缩放变换和旋转变换的方法，使不同波段、不同配光角度所获得的同一区域的图像完全叠合。特征提取是依次提取经几何配准图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。特征优化是通过对手印纹线特征的识别，结合亮度、色阶调整等图像处理方法对图像特征进行增强和优化。特征融合是将多幅图像中的有用特征信息融合在一幅图像中全面展现。
成像器2包括从下至上依次设置的镜头21、滤光镜22和CCD图像传感器23。CCD图像传感器23的信号输出端与控制器5的信号输入端连接。
在本实施例中，成像器包括550nm长波通滤光镜、580nm长波通滤光镜、600nm长波通滤光镜和滤光镜切换机构，滤光镜切换机构用于在控制器5的控制下选择性地将多块滤光镜中的其中一块滤光镜移动至镜头21与CCD图像传感器23之间。在一种具体的实施方式中，滤光镜切换机构包括用于放置多块滤光镜的镜片轮以及驱动该镜片轮旋转的旋转步进电机24，控制器5可控制该旋转步进电机24转动，实现滤光镜的切换。在其它的实施方式中，也可用手动插拔式切换滤光镜。
在本实施例中，现场手印搜索取证装置还包括光源驱动电路6，光源驱动电路用于在控制器的控制下对组合光源的开启和关断进行控制，如此可以实现对254nm短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯的开启和关断的自动控制。在其它的实施方式中，也可用手动开关来控制254nm短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯的开启和关断。
进一步地，移动壳体1包括上壳体1a和下壳体1b，下壳体1b的顶部与上壳体1a的底部连接，下壳体1b的底部设有多个移动轮1c。本实施例中，下壳体1b的底部装有3个万向滑轮。成像器3和控制器5分别设置在上壳体1a，其中作为控制器5的平板电脑的触摸屏设置于上壳体1a的顶部，以方便操作人员的操作，组合光源3设置在下壳体1b的内腔中。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种采用上述的现场手印搜索取证装置的取证方法，包括以下步骤：
S1、现场手印搜索取证装置接收开机指令，点亮全部的LED灯珠，并开启成像器2，使控制器5的显示屏显示实时图像；
S2、通过移动现场手印搜索取证装置的移动外壳1，对准搜索到的现场手印；当显示屏上的位置已清晰地显示出现场手印的图像时，可认为已经对准了搜索到的现场手印；
S3、使现场手印搜索取证装置先工作于反射模式，然后工作于荧光模式；
现场手印搜索取证装置在反射模式时依次执行以下步骤：
S31、组合光源升降机构驱动组合光源3移动至预设的最高位置，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯，分别成像得到6张手印照片；要说明的是，上述6种光源中，每当开启其中的一种光源时，其余的5种光源是关闭的，下述的步骤S32和步骤S33也是如此；
S32、组合光源升降机构驱动组合光源移动至预设的中间位置，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯，分别成像得到6张手印照片；
S33、组合光源升降机构驱动组合光源移动至预设的最低位置，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯、绿光LED灯和近红外LED灯，分别成像得到6张手印照片；
现场手印搜索取证装置在荧光模式时依次执行以下的步骤：
S34、滤光镜切换机构将550nm长波通滤光镜移动至成像器的镜头21与CCD图像传感器23之间，组合光源升降机构驱动组合光源移动至预设的中间位置，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯和绿光LED灯，分别成像得到5张手印照片；要说明的是，上述5种光源中，每当开启其中的一种光源时，其余的4种光源是关闭的，下述的步骤S35和步骤S36也是如此；
S35、滤光镜切换机构移开550nm长波通滤光镜，将580nm长波通滤光镜移动至成像器的镜头21与CCD图像传感器23之间，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯和绿光LED灯，分别成像得到5张手印照片；
S36、滤光镜切换机构移开580nm长波通滤光镜，将600nm长波通滤光镜移动至成像器的镜头与CCD图像传感器之间，然后依次开启短波紫外线灯、长波紫外线LED灯、紫光LED灯、蓝光LED灯和绿光LED灯，分别成像得到5张手印照片；
S4、控制器对步骤S31至步骤S36所获得的33张手印照片进行几何配准、特征提取、特征优化和特征融合，得到一张优化的手印照片，自动保存该优化的手印照片，并显示在屏幕上。
优选地，在本实施例中，在步骤S3中，现场手印搜索取证装置接收一键取证指令后，自动地先工作于反射模式，然后工作于荧光模式。使用者只需一键操作即可快速完成对现场潜在痕迹的显现与提取，避免了繁琐的操作步骤以及人员技术水平的差异对取证质量的影响，满足了对刑事案件现场快速处置工作的需要。
在本实施例中，特征融合包括以下步骤：
对步骤S31至步骤S36所获得的33张手印照片分别进行无下采样的形态学Haar小波变换(UMHWT)，得到总尺度数J(即UMHWT的分解层数)上的低频系数(即分解系数)以及各尺度j(0<j≤J)上的高频系数(即尺度函数系数)；
将低频系数按照低频系数的融合规则进行融合，将高频系数按照高频系数的融合规则进行融合；
对得到的低频融合系数和高频融合系数分别进行一致性检测(ConsistencyVerification)，利用检测结果更新低频融合系数和高频融合系数；
将最终的低频融合系数和高频融合系数进行无下采样的形态学Haar小波变换的逆变换(Inverse UMHWT,IUMHWT)，得到最终的融合图像。
无下采样的形态学Haar小波变换(Undecimated Morphological HaarWaveletTransform，简称UMHWT)是针对传统的基于小波变换的图像融合算法中由于不具备移不变性而导致融合图像质量较差的问题，利用无下采样的方式对形态学Haar小波变换进行移不变扩展所得到的。
对于一维情况下的UMHWT的实现方法，首先定义形态学滤波算子S(k)如图4所示，该算子满足等效易位定理(Noble Identities)，其等效易位性可由图5所表示。然后通过S(1)算子和下采样算子↓2对形态学Haar小波变换(MHWT)在尺度函数子带上的分解进行迭代化实现，最后利用等效易位定理得到该分解的合并实现形式，如图6所示，
因此，UMHWT在第i级小波尺度函数子带上的分解可以迭代表示为：
其中，表示原始输入信号。类似地，UHMWT在第i级小波子带上的分解可以迭代表示为：
进一步，UHMWT的重构可以迭代表示为：
各信道输出分量之和仍可以重构上一级的低频系数，因此去除下采样后的形态Haar小波变换仍具有完全重构性。
在上述的公式中，
对于二维情况下UMHWT的实现方法，可以参考标准离散小波变换推广到二维的情况，通过采用行列可分离的方式将UMHWT推广到二维。与一维情况类似，同样可以根据形态学算子的易位等效性，推导得到二维UMHWT四个信道上的分解迭代表达式和重构迭代表达式。此外，需要确保UMHWT仍保留MHWT的优势特性，其各级尺度函数系数与输入图像信号同样具有相同的取值范围，并且若输入图像信号为整数量化，则尺度函数和小波分解系数也为整数量化。这一点在处理图像信号时非常有意义。例如，对于256级的二维灰度图像，其各级分解系数均为整数，并且尺度函数分解系数与输入图像具有相同的取值范围，即[0,255]。尺度函数分解系数为输入图像相关区域的最大值，级数越高，相关区域面积越大。小波分解系数则保留不同尺度下输入图像的细节信息。
将上面得出的非线性Haar小波的移不变扩展形式应用到多尺度图像融合方案中，即可得到基于UMHWT的多聚焦图像融合算法。
记源图像分别为I1、I2，融合后的图像为IF，基于UMHWT的图像融合算法流程如图7所示。主要步骤为：
首先对源图像I1、I2分别进行UMHWT，得到总尺度数J(即UMHWT的分解层数)上的低频系数(即分解系数)以及各尺度j(0<j≤J)上的高频系数(即尺度函数系数)；将低频系数按照低频系数的融合规则进行融合，将高频系数按照高频系数的融合规则进行融合；对得到的低频融合系数和高频融合系数分别进行一致性检测(Consistency Verification)，利用检测结果更新低频融合系数和高频融合系数；将最终的低频融合系数和高频融合系数进行UMHWT的逆变换(Inverse UMHWT,IUMHWT)，得到最终的融合图像IF。
通过UMHWT得到源图像的低频近似系数(即前述的低频系数)和多个尺度上的高频细节系数(即前述的高频系数)后，图像融合的关键一步即是对这些系数进行合并，由于各系数对应的物理意义不同，因此需要使用不同的融合规则分别对其进行处理。低频系数主要反映图像的灰度信息，包括了大部分的图像能量。一种比较简单的融合规则是对源图像的低频系数进行平均处理，但是当源图像之间具有明显差异时，该规则可能降低融合图像的对比度。高频系数主要包括了图像的边缘、轮廓、纹理等细节信息。一般认为绝对值大的系数，其对应的细节信息也越明显，因此高频系数的融合规则通常是选择相同位置上绝对值较大的系数作为融合系数。这两种规则都是单独地对每个系数进行操作，一般称为系数点融合规则(Coefficient Based Fusion Rule,CBFR)。系数点融合规则忽略了系数间的相关性，可能得出不恰当的系数映射方式，而且容易受到噪声的干扰。为了提高融合图像的质量，较为合理的做法是将源图像中某个窗口或某块区域中的系数作为整体进行考虑，即窗口融合规则(Window Based Fusion Rule)和区域融合规则(Region Based Fusion Rule)。窗口融合规则是将各点系数作为窗口的中心，通过窗口中系数的特征信息共同决定当前系数的融合行为。待该步骤完成后，再将窗口中心移动到相邻的下一个系数，进行同样的过程。区域融合规则将图像分为各个区域进行融合，因此首先需要图像分割算法对图像进行区域划分，按各区域对应的特征信息来决定区域融合过程。该规则由于涉及到图像分割算法，势必带来计算量和实现难度的增大，因此不利于实时处理，而且融合效果很大程度依赖于分割算法的准确性。
本实施例中，采用窗口融合规则，比较适用于包含物证图像在内的大多数图像处理任务。对于多聚焦图像融合，由于希望提取源图像中聚焦最好的部分，然后拼接成融合图像。因此各位置上融合系数的来源应该是单一的，而不是源系数的组合。
低频系数是由源图像经过低通滤波得到的近似图像，可以使用聚焦评价函数判断其聚焦程度，而且源图像的噪声主要存在于高频系数中，不会对评价结果产生影响。因此本实施例采用聚焦评价函数来指导低频系数的融合。由于聚焦评价函数一般是基于整幅图像考虑的，而在融合过程中需要判断图像中某一部分的聚焦情况，因此在使用窗口融合规则时，需要将窗口覆盖的系数看成是独立的图像，此时聚焦评价函数判断的仅是窗口中系数的聚焦程度。根据窗口融合规则的定义，将窗口中系数的聚焦评价函数值作为对当前系数进行融合操作的依据。源图像经UMHWT得到了多个尺度和方向的高频系数。各高频系数均与低频系数的尺寸相同，并且同一位置上的系数对应了相同的物理空间，因此高频系数可以使用与低频系数相同的映射方式。此外对于多聚焦图像融合，如果高频融合系数和低频融合系数的来源一致，能最大限度地呈现源图像的信息，而且可以避免某些“边缘效应”。但是在一般情况下无法保证低频系数映射方式的准确性，如果高频系数也使用相同的映射方式，可能会造成部分高频信息的丢失，而对于大多数图像处理任务，图像的高频信息相比低频信息更加重要。同样地，如果利用高频系数的映射方式来指示低频系数的融合，也会带来类似的问题。如果独立地对各个尺度的系数进行融合而不考虑它们在空间上的相互关系，则有可能出现相同位置上的各尺度融合系数来源不一致。这种不一致会造成融合图像中源图像信息的改变，但至少能部分地保持图像的灰度信息或细节信息。相比不准确映射下的一致融合方式，独立的系数融合方式可以保留更多的源图像信息。综上所述，为了保证融合算法的稳定性，本实施例对高频系数设定的融合规则不需要参考低频系数的融合方式，也不需要保证各尺度系数有相同的映射方式。
通过无下采样的形态学Haar小波变换进行特征融合，可以消除系数处理后的块状效应，从而有效改善图像融合效果。针对小波系数和尺度系数分别考虑采用不同的融合策略，可以最大程度地保留图像的细节信息，同时有效改善合成图像的视觉效果，从而有效提升融合图像的质量。
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