[发明专利]图像融合方法

说明书

本发明提供了一种图像融合方法，该方法包括：获取同一场景的可见光图像和红外光图像；分解可见光图像获得第一高频子图像和第一低频子图像，以及分解红外光图像获得第二高频子图像和第二低频子图像；根据第一高频子图像和第二高频子图像生成场景的高频融合图像，以及根据第一低频子图像和第二低频子图像生成场景的低频融合图像；根据场景的低频融合图像和高频融合图像计算场景的融合图像。该方法在应用中不仅充分保留了图像的亮度与对比度信息，还凸显了图像中的细节(边缘、纹理等)信息，大幅度提高了图像的解译能力。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像融合方法。

背景技术

在航空航天研究中，利用不同高度的空天飞行器所搭载的传感器可以获得丰富的对地观测数据和对空监视数据，实现环境监测、地物分类识别、地质勘查、石油探测和植被分析等多种用途。为了充分利用多传感器采集的信息，弥补单一传感器所获得的信息的局限性，适应不同的应用需求，图像融合技术应运而生。图像融合是将多通道所采集的同一目标图像的互补信息融合，使融合后的图像同时具备待融合图像的信息，以更为精确的反应实际信息。

目前，现有的融合方法主要是利用矩阵运算和统计估计理论对带融合图像加以计算，实现信息互补。较为经典的方法有：加权融合方法，像素值取大法，像素值取小法，主成分分析法以及统计估计法等。但是，上述像素级融合方法在融合后其图像对比度较低，同时也不能很好的保留、合并源图像中的细节特征，因而导致此类方法已无法满足各领域的应用需求。

发明内容

本发明提供了一种图像融合方法，用以提升融合图像对场景细节特征的展现能力，该方法包括：

获取同一场景的可见光图像和红外光图像；

分解可见光图像获得第一高频子图像和第一低频子图像，以及分解红外光图像获得第二高频子图像和第二低频子图像；

根据第一高频子图像和第二高频子图像生成场景的高频融合图像，以及根据第一低频子图像和第二低频子图像生成场景的低频融合图像；

根据场景的低频融合图像和高频融合图像计算场景的融合图像。

具体实施中，所述根据第一低频子图像和第二低频子图像生成场景的低频融合图像，根据如下公式进行计算：

I＝A_l(row,col).*(A_l(row,col)＜＝B_l(row,col))+B_l(row,col).*(A_l(row,col)＞B_l(row,col))；

D_l＝A_l+B_l-I；

其中，I表示场景的低频融合图像的冗余信息；l表示低频；D_l表示场景的低频融合图像；A_l表示第一低频子图像；B_l表示第二低频子图像；(row,col)表示像素位置。

具体实施中，所述根据第一高频子图像和第二高频子图像生成场景的高频融合图像，包括：

将第一高频子图像和第二高频子图像划分为多个对应的区域；

计算第一高频子图像和第二高频子图像的各对应区域的邓氏关联度系数；

根据各对应区域的邓氏关联度系数融合各对应区域的第一高频子图像和第二高频子图像，生成各对应区域的高频融合图像；

根据各对应区域的高频融合图像计算场景的高频融合图像。

具体实施中，所述根据各对应区域的邓氏关联度系数融合各对应区域的第一高频子图像和第二高频子图像，生成各对应区域的高频融合图像，包括：