[发明专利]一种高性能红外-可见光融合探测方法

说明书

本发明公开了一种高性能红外‑可见光融合探测方法，包括如下步骤：图像的预处理，对红外图像进行直方图的均衡化，并且对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，对像素个数少的灰度级进行缩减，获得清晰图像；图像配准，通过Canny算子检测红外图像和可见光图像的边缘，之后构建图像尺度金字塔提取Fast特征点，并进行图像的配准；图像融合，通过融合算法在图像上进行红外和可见光的图像融合，得到灰度融合图像；彩色映射，将可见光彩色图像的分量与灰度融合图像相加得到彩色融合图像；能够在去除噪音的同时保证图像融合的精度，同时保留红外图像和可见光图像的优点，保证图像的清晰度。

技术领域

本发明涉及探测技术领域，具体为一种高性能红外-可见光融合探测方法。

背景技术

红外与可见光图像融合技术是将红外与可见光提供的信息加以综合,消除红外与可见光图像信息之间可能存在的冗余和矛盾,加以互补,降低其不确定性,减少模糊度,以增强图像中信息透明度,改善信息的精度、可靠性以及使用率,以形成对目标的完整一致的信息描述，图像融合的目标是综合来自相同景物的多个图像信息。这是由于单一红外图像分辨率低，但无论白昼均可使用，单一可见光图像虽然图像分辨率高，然而夜间成像效果较差，图像信息模糊不清，而图像融合结合了二者的优点，使用户获得更好质量的图像和用户体验。

但是，在现有技术条件下，由于噪音和其它因素的存在，使得红外图像和可见光图像的融合精度得不到保证。

发明内容

为了克服现有技术方案的不足,本发明提供一种高性能红外-可见光融合探测方法，能够在去除噪音的同时保证图像融合的精度，同时保留红外图像和可见光图像的优点，保证图像的清晰度，能有效的解决背景技术提出的问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种高性能红外-可见光融合探测方法，包括如下步骤：

S100、图像的预处理，对红外图像进行直方图的均衡化，并且对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，对像素个数少的灰度级进行缩减，获得清晰图像；

S200、图像配准，通过Canny算子检测红外图像和可见光图像的边缘，之后构建图像尺度金字塔提取Fast特征点，并进行图像的配准；

S300、图像融合，通过融合算法在图像上进行红外和可见光的图像融合，得到灰度融合图像；

S400、彩色映射，将可见光彩色图像的分量与灰度融合图像相加得到彩色融合图像。

作为本发明一种优选的技术方案，在步骤S200中，图像配准的具体算法为：

S201、提取图像边缘信息，利用Canny算子检测红外图像和可见光图像的边缘；

S202、提取尺度不变特性特征点，通过图像尺度金字塔构建三个octave层和三个intra-octrave层，对六张图均进行FAST特征点检测；

S203、特征点的匹配，对特征点提取描述符，通过各个特征点描述符的汉明距离进行特征点匹配；

S204、计算仿射变换矩阵，根据匹配得到的特征点，通过LMEDS算法确定六参数的仿射变换模型，在匹配点中随机挑选3对点对，计算仿射变换矩阵参数，并通过偏差值比较获得偏差值最小的仿射变换矩阵参数，并根据该参数对红外图像进行几何变换得到配准后的红外图像；

S205、灰度融合，对配准后的红外图像和可见光图像对应的像素做加权平均处理，并通过主成分分析法根据带融合图像的主成分来确定各待融合图像的权重。

作为本发明一种优选的技术方案，FAST特征点检测基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围的像素值，设周围像素与该候选点的灰度值差别够大的个数为N，则该候选点为一个角点特征点，其中，