[发明专利]一种基于图像重构的可见光与红外图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于图像重构的可见光与红外图像融合方法，属于图像处理领域。本发明依次通过计算已配准的红外图像和可见光亮度图像的梯度、估计亮度图像的噪声强度、求亮度图像梯度的加权和、获得重构图像、归一化重构图像、重构的亮度图像与原可见光的色彩分量组合等步骤，解决现有图像拼接、融合过程中，图像边界存在显著差异性问题。本发明可应用于任意多幅已配准图像的融合处理。

主权项

一种基于图像重构的可见光与红外图像融合方法，具体包括以下步骤：步骤01.读取需要进行融合的m幅红外图像IRi(x,y)和n幅可见光图像IMj(x,y)，其中，i＝1,…,m，j＝1,…,n；将每一幅可见光图像IMj(x,y)变换至YUV空间，YUV空间的三个分量分别为{IVj,Cbj,Crj}，其中IVj是亮度分量，Cbj和Crj是色度分量；步骤02.对每一幅红外图像和可见光图像按步骤03至步骤06进行操作；步骤03.以一阶前向或后向差分近似求出红外图像IRi(x,y)的梯度图像GRi(x,y)及可见光图像对应的亮度分量IVj(x,y)的梯度图像GVj(x,y)；步骤04.对梯度图像GRi(x,y)进行均值滤波得均值图像IRMi(x,y)，对梯度图像GVj(x,y)进行均值滤波得均值图像IVMj(x,y)；步骤05.从梯度图像GRi(x,y)中减去均值图像IRMi(x,y)得误差图像IREi(x,y)，从梯度图像GVj(x,y)中减去均值图像IVMj(x,y)得误差图像IVEj(x,y)；步骤06.分别计算误差图像IREi(x,y)和IVEj(x,y)的噪声标准差；误差图像IREi(x,y)的噪声标准差具体通过以下方法获得：(06‑1)统计误差图像IREi(x,y)的标准差σR0,i；(06‑2)删除误差图像IREi(x,y)中分布于三倍标准差3σR0,i之外的误差点；(06‑3)重复步骤(06‑1)至(06‑2)进行迭代运算，直至相邻两次迭代运算所得标准差的相对误差小于10％时止，即第p+1次迭代运算所得的标准差σRp+1,i相对于第p次迭代获得的标准差σRp,i的相对误差小于10％时止，记第p+1次迭代运算所得的标准差σRp+1,i为误差图像IREi(x,y)的噪声标准差σR,i；误差图像IVEj(x,y)的噪声标准差σV,j的计算方法与噪声标准差σR,i的计算方法相同；步骤07.计算加权系数μR,i和μV,j：μR,i＝σR,i/(σRs+σVs)，μV,j＝σV,j/(σRs+σVs)其中：σRs＝σR,1+σR,2+···+σR,m；σVs＝σV,1+σV,2+···+σV,n；步骤08.获得梯度图像GRi(x,y)与GVj(x,y)的加权和G(x,y)＝[Gx(x,y),Gy(x,y)]；步骤09.求解泊松方程▽2IRe(x,y)＝div(G(x,y))，获得重构的亮度图像IRe(x,y)；步骤10.读取图像IRe(x,y)的像素最大值ImaxRe和像素最小值IminRe，对图像IRe(x,y)归一化：IReunify(x,y)＝(IRe(x,y)‑IminRe)/(ImaxRe‑IminRe)；步骤11.从所述n幅可见光图像中随机选取一幅图像，将随机选取的可见光图像的色度分量Cb、Cr与重构的归一化亮度图像IReunify(x,y)组合，得到融合后的图像{IReunify,Cb,Cr}。