[发明专利]一种图像融合方法

说明书

本发明公开了一种图像融合方法，基于两个融合图像分别寻求两组图像中的最相似两个像素群组；对两个像素群组执行提升哈尔变换，获得两个系数矩阵；选取两个系数矩阵中绝对值大的系数作为融合后的高频变换系数，两个系数矩阵的均值作为融合后的低频变换系数；融合后的高频变换系数和融合后的低频变换系数结合后得到融合后的变换系数；基于融合后的变换系数生成融合后的图像。本公开融合后的图像可以提取到两张互补图像中有效的纹理信息，分辨率较其他方法的融合结果高，主观视觉质量非常理想，同时图像融合结果在客观评价上也普遍优于现有的图像融合方法。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体是一种图像融合方法。

背景技术

图像融合是在多个传感器采集同一对象产生大量的冗余信息时，提取每个传感器的最优 信息，并将其合成为高质量的图像的过程。融合后的图像包含更全面、更丰富的信息，更符 合人类或机器的视觉特征，更有利于图像的进一步分析处理和目标的自动识别。

红外图像可以克服微光和复杂的天气障碍来探测目标，但其图像对比度低，分辨率低。 可见光图像可以提供目标的详细和纹理信息，但在复杂的背景下难以很好地展示出来。红外 与可见光的融合能够有效地综合和发掘它们的特征信息，增强场景理解，突出目标，有利于 在隐藏、伪装和迷惑的情况下更快、更精确地探测目标，其应用范围已遍及军事、安全监控 等领域。

现有技术采用的是基于潜在低秩表示的优化方法，由于在全局上进行低秩分解的特质， 该方法提取出的纹理信息总是不尽全面的，从而导致后面的融合图像会丢失部分的纹理细节 信息而产生伪影现象，对图像分解后的显著部分取均值的融合策略使得融合结果中图像整体 亮度偏暗，分辨力较低。

发明内容

本申请的目的是解决现有技术中所存在的至少一个问题，开发了一种分辨率较其他方法 的融合结果高，主观视觉质量非常理想，同时图像融合结果在客观评价上也普遍优于现有的 图像融合方法的图像融合方法；

本公开的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

为了实现本申请的目的，本公开所采用的技术方案如下：

一种图像融合方法，用于进行图像融合，包括以下步骤：

S1、基于第一待融合图像和第二待融合图像分别寻求两组图像中的最相似第一像素群组 和第二像素群组。

S2、对所述第一相似像素群组和所述第二相似像素群组执行提升哈尔变换，获得第一系 数矩阵和第二系数矩阵；

选取所述第一系数矩阵和所述第二系数矩阵中绝对值大的系数作为融合后的高频变换系 数，所述第一系数矩阵和所述第二系数矩阵的均值作为融合后的低频变换系数；其中，低频 变换系数是系数矩阵的第一个系数，高频变换系数是系数矩阵的其余的系数；

融合后的高频变换系数和融合后的低频变换系数结合后得到融合后的变换系数；

S3、基于融合后的变换系数生成融合后的图像。

可选地，步骤S1具体执行方法是：

将所述第一待融合图像和所述第二待融合图像分割成大小大小相同的多个图像块，

按一个指定的步长分别在所述第一待融合图像和所述第二待融合图像提取所述图像块作 为第一待参考块和第二待参考块，选择所述第一待参考块和第二待参考块的标准偏差大的块 作为标准参考块，

在所述第一待融合图像和所述第二待融合图像中以标准参考块为中心的一个指定大小邻 域内分别进行块匹配获得两组相似图像块，作为第一相似图像块群组和第二相似块群组；

将所述第一相似图像块群组和第二相似块群组分别进行列扫描并拼接成第一矩阵和第二 矩阵；