[发明专利]基于显著性融合的红外与可见光图像融合方法有效
申请号: | 202010337699.6 | 申请日: | 2020-04-26 |
公开(公告)号: | CN111652243B | 公开(公告)日: | 2022-09-30 |
发明(设计)人: | 杨小冈;卢瑞涛;高凡;席建祥;李传祥 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军火箭军工程大学 |
主分类号: | G06V10/46 | 分类号: | G06V10/46;G06V10/44;G06V10/80;G06T5/50;G06T7/13 |
代理公司: | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人: | 陈炳萍 |
地址: | 710025 陕西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 显著 融合 红外 可见光 图像 方法 | ||
1.基于显著性融合的红外与可见光图像融合方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:基于四叉树的红外图像分割和贝塞尔背景重构的显著目标提取:
S1-1:将原始红外图像以四叉树结构分割成若干子图;
S1-2:在得到的每个子图上选择背景点,通过贝塞尔差值算法重建每个子图的背景图像;
S1-3:得到重建背景图像的整体红外图像;
S1-4:将得到的整体红外图像与原始红外图像做差值,提取红外图像目标特征;
S1-5:将得到的红外图像目标特征进行细化;
S2:基于结构低秩编码的稀疏显著目标提取:
S2-1:将原始红外图像进行子块的分解并向量化;
S2-2:将向量化子块进行矩阵分解得到低秩矩阵和稀疏矩阵;
S2-3:对稀疏矩阵进行重构;
S2-4:提取红外图像目标特征;
S3:基于拉普拉斯的显著目标多尺度细节提取:
S3-1:将原始红外图像与可见光图像进行拉普拉斯金字塔分层处理;
S3-2:对各层进行检测融合,提取边缘和红外图像目标特征信息;
S3-3:将得到的红外图像目标特征进行重构得到显著性红外图像特征目标;
S3-4:提取显著性红外图像特征目标;
S4:将S1得到的红外图像目标特征、S2得到的红外图像目标特征和S3得到的显著性红外图像特征目标进行加权融合,得到最终红外图像显著目标特征;
S5:将S4得到的最终红外图像显著目标特征与可见光图像的像素点融合,得到融合图像。
2.根据权利要求1所述的基于显著性融合的红外与可见光图像融合方法,其特征在于,所述S1过程中,四叉树结构中阈值tquad为18—22,图像分割尺寸为红外图像灰度值前3%—7%的平均值。
3.根据权利要求1所述的基于显著性融合的红外与可见光图像融合方法,其特征在于,所述S2过程中,首先将图像分解为图像子块,使用k×k的滑动窗,步长为k/2对图像进行扫描,得到N个子块,将每个子块列向量化,形成矩阵在此基础上,鲁棒主成分分析可以演变为低秩表达模型,表达式如下:
式中,为字典,矩阵为误差矩阵,矩阵Z∈RL×N为D在字典A下的表示系数。
4.根据权利要求1所述的基于显著性融合的红外与可见光图像融合方法,其特征在于,所述S3过程中,在进行拉普拉斯金字塔分层处理过程中需要进行顶层处理:设LAl和LBl分别为源图像IMGIR,IMGVIS经过拉普拉斯金字塔分解后得到的第l层图像,融合后的结果为LFl;当l=N,LAN和LBN分别为源图像IMGIR,IMGVIS经过拉普拉斯金字塔分解后得到的顶层图像。
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