[发明专利]基于颜色对比度增强的自然感彩色融合方法

说明书

技术领域

本发明属于彩色夜视成像领域，特别涉及一种基于颜色对比度增强的红外与可视视频自然感彩色融合方法。

背景技术

人类从外界获取信息的83％来自视觉，但人眼视觉只响应很窄的可见光波段；在微弱光照下，人眼不仅逐渐失去颜色分辨能力，甚至因灵敏度下降而无法获得场景图像。微光夜视仪和红外热像仪等拓展了人类的光谱响应范围和黑暗中观察景物的能力。而可见光与红外图像融合技术可以充分利用不同传感器的优势，弥补单一传感器的不足。由于人眼能分辨的颜色等级是灰度等级的几百倍，因此，在以人眼观察为主的任务中，如车辆驾驶、直升机巡逻等，彩色融合图像更有利于场景的记忆，提高观察者的反应速度，增强对场景的印象。适于人眼感知的多波段自然感彩色融合成像成为国内外研究的重要方向。

20世纪90年代美国麻省理工学院林肯实验室提出基于生物视觉特性的MIT多波段彩色融合方法，获得了具有一定自然感的融合图像。2003年，Toet等将Reinhard等提出的色彩传递算法应用到多波段夜视图像(近红外、微光、中波红外)融合中，将白光彩色图像的色彩信息传递到颜色对比强烈的融合图像中，明显改善了图像的自然感。然而，该方法包含多个颜色空间转换，以及对数变换等，对硬件的要求较高，不利于实时处理，限制了该方法在成像系统中的应用。针对这一不足，2010年Hovgervorst和Toet利用查找表技术进行视频融合，获得了一种简单快速的彩色融合方法。然而，多数自然感彩色融合方法仅考虑了图像整体颜色效果，对颜色空间的三通道进行类似的线性处理，使得目标与其周围背景间的颜色非常相近。因此，在红外视频中清晰的目标有时在融合结果中很难被观测，这反而不利于侦察和监控等。

为了提高目标在融合图像中的颜色对比度，2007年Wang等人利用非线性融合和色彩传递方法在YUV颜色空间将热目标渲染成红色，冷目标渲染成淡蓝色，增强了可视效果。

在2008年和2009年，Zheng和Ma等人将图像分割、识别等方法引入色彩传递中，对融合图像进行局部颜色映射，提高了目标与背景间的颜色对比度，使得目标更易于观察和识别。但由于涉及非线性融合、局部对比和图像分割等，这些方法甚至较2003年Toet的方法运算量更大，不利于快速处理，所以并不符合实际应用场合。

基于以上分析，本发明人对现有的彩色融合方法进行研究改进，本案由此产生。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种基于颜色对比度增强的自然感彩色融合方法，其可解决现有技术中双波段视频的自然感彩色融合的目标与背景颜色对比度低的问题。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种基于颜色对比度增强的自然感彩色融合方法，包括如下步骤：

(1)在同一时间点，分别从红外视频和可见光视频中各提取一帧经光学配准的灰度图像；

(2)将前述两帧灰度图像进行线性运算映射至Lab颜色空间，得到双波段图像的伪彩色融合图像，并由观察者选取效果最佳的融合系数；

(3)用预存的一组白光参考图像对前述伪彩色融合图像进行颜色传递，由观察者选定一幅参考图像；

(4)利用选定的参考图像对伪彩色融合图像通过线性与非线性结合的色彩传递处理进行颜色对比度增强的自然感颜色校正；

(5)用前述步骤得到的参考图像和参数对红外与可见光视频进行颜色对比度增强的快速自然感彩色融合。

上述步骤(2)中，进行线性运算的内容为：将可见光映射至a通道，将红外与可见光图像的差值送入b通道，将两帧图像的加权和送至L通道。

上述步骤(3)的详细内容为：用预存的一组白天光照下采集的自然感图像作为参考图像，先将其转换至Lab颜色空间，然后将参考图像的色彩分别传递给伪彩色融合图像，得到一组色彩传递结果图像，再由观察者根据自然感着色效果和目标突出程度选取最佳的参考图像和融合伸缩指数因子。

采用上述方案后，本发明在实现双波段视频自然感彩色融合时，相对于以往的基于生物视觉特性的自然感彩色融合算法，以及基于色彩传递的自然感彩色融合算法具有以下优势：

(1)现有图像色彩传递处理技术有的虽能带来自然感很好的融合效果，甚至速度很快，但由于各帧图像的三通道进行类似的线性着色，造成融合视频中目标往往不够鲜明。本发明提出的一种基于颜色对比度增强的方法，根据对各帧伪彩色融合结果进行线性和非线性相结合的色彩传递，能够使得冷、热目标颜色更加鲜明、突出，易于观察；