[发明专利]一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法在审
申请号: | 201711364121.4 | 申请日: | 2017-12-18 |
公开(公告)号: | CN108182698A | 公开(公告)日: | 2018-06-19 |
发明(设计)人: | 付占方;赵福东;刘玉婷;马向华;刘海生;陈锦莉 | 申请(专利权)人: | 凯迈(洛阳)测控有限公司 |
主分类号: | G06T7/30 | 分类号: | G06T7/30;G06T3/40 |
代理公司: | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人: | 孙笑飞 |
地址: | 471000 河南*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 可见光图像 配准 红外图像 层级 分解 融合 原始红外图像 光子图像 融合子 子图像 地理空间信息 机载光电设备 图像 互补信息 融合图像 视觉效果 同一场景 图像配准 图像综合 增强图像 逆过程 相等 探测 采集 场景 | ||
1.一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法,其特征在于:具体步骤包括:
S1、对同一场景采集原始红外图像和原始可见光图像;
S2、对原始红外图像和原始可见光图像进行图像配准,得到配准红外图像和配准可见光图像;
S3、对配准红外图像和配准可见光图像执行分解正过程,配准红外图像分解为K个层级的红外子图像,配准可见光图像分解为K个层级的可见光子图像;
S4、对层级相等的红外子图像和可见光子图像进行融合,得到融合子图像;
S5、对所有融合子图像执行分解逆过程,得到融合图像。
2.如权利要求1所述的一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法,其特征在于:所述步骤S2中,图像配准包括图像分辨率配准、图像平移配准和图像时域配准。
3.如权利要求1所述的一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法,其特征在于:所述步骤S3中,分解正过程为小波分解。
4.如权利要求3所述的一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法,其特征在于:所述分解正过程的具体步骤如下:
S3.1、对配准红外图像或者配准可见光图像进行行方向分解,得到两个行分解图像;
S3.2、对两个行分解图像进行列方向分解,得到四个1层子图像;
S3.3、对1层子图像重复进行K-1次S3.1和S3.2,得到2~K层子图像。
5.如权利要求3所述的一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法,其特征在于:所述S3.1的具体方法为:首先对大小为M×N的配准红外图像或者配准可见光图像进行按行1/2采样,然后将采样后的行数据分别与高频小波系数与低频小波系数进行卷积,得到两个大小为M×(N/2)的行分解图像,两个行分解图像分别为H图像和L图像;
所述S3.2的具体方法为:首先对大小为M×(N/2)的两个行分解图像进行按列1/2采样,然后将采样后的列数据分别和高频小波系数与低频小波系数进行卷积,将两个行分解图像分解成四个大小为(M/2)×(N/2)的1层分解图像,四个1层分解图像分别为LL图像、LH图像、HL图像和HH图像;
所述S3.3的具体方法为,对1层分解图像中的LL图像重复进行K-1次S3.1和S3.2,得到大小为(M/2n)×(N/2n)的2~K层子图像。
6.如权利要求1所述的一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法,其特征在于:所述S4中图像的融合方法为权重比重融合方法。
7.如权利要求6所述的一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法,其特征在于:所述权重比重融合方法的具体方法为X融合=A*X红外+B*X可见光,其中X为LL图像、LH图像、HL图像或者HH图像,A和B为融合系数,并且有A+B=1。
8.如权利要求1所述的一种机载光电红外图像和可见光图像的融合方法,其特征在于:所述S5的具体步骤包括:
S5.1、对K层融合后的LL图像、LH图像、HL图像和HH图像分别进行列方向逆变换;
S5.2、分别将逆变换后得到的LL图像和LH图像、HL图像和HH图像对应相加,得到列逆变换后对应的L图像和H图像;
S5.3、对得到的列逆变换后对应的L图像和H图像分别进行行方向逆变换;
S5.4、将经过行方向逆变换的L图像和H图像相加,得到K-1层的融合后的LL图像;
S5.5、重复进行S5.1~S5.4,得到最终融合图像。
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