[发明专利]基于图像增强与NSCT的红外和可见光图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于图像增强与NSCT的红外与和见光图像融合方法。该方法步骤如下：首先，利用均值滤波的方法获得红外图像透射率的粗估计，通过图像统计信息实现粗透射率的细化，依据大气散射物理模型实现红外图像的增强；然后，采用非下采样轮廓波变换对增强后的红外和可见光图像分别进行多尺度、多方向的分解，利用基于局部能量的规则融合低频系数，对高频系数采用系数值选大与局部均方差相结合的融合规则；最后，将得到的系数进行NSCT逆变换得到最终的融合图像。本发明不仅能凸显红外图像的目标信息，还能尽可能多的保留可见光图像丰富的细节信息，具有显著的视觉效果和较高的客观质量评价指标。

主权项

1.一种基于图像增强与NSCT的红外与和见光图像融合方法，其特征在于，利用红外图像和可见光雾化图像之间的相似性，对红外图像进行基于去雾模型的图像增强，然后采用基于非下采样轮廓波变换与局部区域融合规则相结合的红外与可见光图像融合方法，具体步骤如下：步骤1、基于红外热成像原理建立大气对红外辐射的总衰减模型；步骤2、运用经典的大气散射物理模型描述可见光图像的雾化过程，并建立红外图像的雾化模型；步骤3、对红外图像I(x)进行r×r的均值滤波，获取初始的透射率估计通过图像统计信息实现粗透射率估计的细化，得到最终的透射率估计；步骤4、求得环境光值A，恢复出对比度增强的红外图像R(x)；步骤5、分别对红外图像R(x)、可见光图像V(x)进行NSCT变换，得到各自分解后的低频低通系数和高频带通系数：和I_k表示K级分解上第k层的方向分解数量，C₀表示低频低通系数，G_k,i表示高频带通系数；步骤6、对低频低通系数采用基于局部能量的融合规则；步骤7、对高频带通系数采用基于系数选大与局部均方差相结合的融合规则；步骤8、对融合后的图像系数进行逆NSCT变换，重构出融合图像F。