[发明专利]一种自适应的低照度可见光图像和红外图像融合方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理领域。

背景技术

随着传感器技术的快速发展，图像融合技术的研究逐渐成为当今研究的热点领域。不同种类的传感器，捕获场景的图像信息通常差别较大。除此之外，单一传感器获得的信息量有限，难以满足人们的应用需求。图像融合技术，是将两个或两个以上的传感器获取的图像信息进行合并，产生一幅新的图像。融合后的新图像具有细节信息丰富、对比度高等优点，广泛应用于医学诊断、目标识别与跟踪、视频监控、智能交通、国防安全等各个领域，具有较高的社会应用价值。融合准则的确定、融合图像质量的提高和原始图像的配准等问题，仍然是图像融合领域技术难点。

图像融合技术主要分为基于像素点分析的融合方法、基于特征计算的融合方法和基于决策分析的融合方法。其中，基于像素点分析的融合方法，直接对原图像对应像素点进行分析和综合处理，得到融合像素值，是图像融合领域应用最广泛、最简单的方法。基于传统小波变换的图像融合方法，由于方向性选择较差，易引入块效应，导致融合图像对比度低，不利于人眼的观察和判别。基于传统Contourlet变换的图像融合方法，由于融合准则选取不当，造成融合图像亮度动态范围小、细节信息缺失等问题，严重影响视觉系统的功能。

近年来，图像融合技术的研究关注度越来越高。低照度可见光图像，往往亮度低，不清晰，不便于目标的观测和识别。目前，基于像素点分析的图像融合方法，还未形成统一的数学模型，并且融合图像质量还有待进一步提高。传统图像融合方法，存在对比度低、亮度动态范围小、保留细节信息少等问题，并且大多数方法只针对灰度图像的融合，难以广泛应用于各个领域。

发明内容

本发明提出一种自适应的低照度可见光图像和红外图像融合方法，以解决融合图像对比度低、亮度动态范围小的问题。

本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：

(1)、原始低照度可见光图像和红外图像的采集：

在低照度条件下，通过云台上的红外相机和可见光相机分别采集原始彩色可见光图像和红外图像，其分辨率均为640*480；

(2)、将得到的原始红外图像和彩色可见光图像，进行尺度不变特征点匹配：

根据原始红外图像和彩色可见光图像的尺度不变特征，进行图像配准，保证场景中的任意相同位置的像在采集的图像中也处于相同位置；

(3)、对于配准后的彩色可见光图像，利用HIS变换提取其亮度图像；根据红外传感器特性，增强配准后红外图像的对比度：

经过配准后，彩色可见光图像为三维图像，红外图像为二维图像，图像空间维数的不同，因此，采用颜色空间HIS变换，提取彩色可见光图像的亮度图像I_visible，其计算公式如(1)所示：

其中，I_r、I_g、I_b分别表示为低照度可见光图像的RGB三通道的像素值；

将红外图像进行像素亮度值取反，有利于增强红外图像的对比度；

I_IR＝L-I_ir(2)

其中，I_IR为去反后的红外图像，I_ir为配准后的红外图像，L为红外图像的灰度级，当红外图像的像素为8bit时，L＝2^8＝256；

(4)、采用NSCT变换，将亮度图像I_visible和红外图像I_IR进行多尺度分解，分别得到对应低频分量和高频分量：

包括两个部分：非子采样金字塔滤波器和非子采样方向滤波器组，非子采样金字塔滤波器组用于实现多尺度分解过程，非子采样方向滤波器组用于实现频域方向的分解；

非子采样金字塔滤波器组中，第k级非子采样金字塔滤波器，由下式可得：

非子采样金字塔滤波器还需满足Bezout恒等式：

H₀(z)G₀(z)+H₁(z)G₁(z)＝1(4)

其中H₀(z)、G₀(z)为非子采样金字塔滤波器的低通分解滤波器和合成滤波器；H₁(z)、G₁(z)为非子采样金字塔滤波器的高通分解滤波器和合成滤波器：

非子采样方向滤波器组，是由单个的扇形滤波器组成，对非子采样方向滤波器进行上采样操作，可以有效消除频谱混叠现象；