[发明专利]基于超现实亮度对比度传递算法的可见光与红外视频融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于超现实亮度对比度传递算法的可见光与红外视频融合方法。

背景技术

图像融合是指通过某种计算方法把不同传感器拍摄的多幅图像合并成一幅高质量的图像的过程，从而可以有效地发挥各种图像传感器的优点，提高图像信息的可分析性。现实生活中要获取某一场景的图像可以使用可见光相机、红外热像仪等传感器，可见光像机拍摄的图像色彩鲜明、对比度高、符合人类的视觉特点，但是在有烟雾或者光线不足的情况下效果较差。红外热像仪通过感应物体辐射出来的红外线来成像，它能够在存在烟雾或者光线不足的条件下正常工作，但是它所拍摄的图像往往对比度不高，成像清晰度低。如果希望能够全天候地观察某一场景或目标，则单一传感器就不能够完成任务，这时就需要融合多种传感器拍摄的图像信息，使融合图像同时具有多种传感器各自成像的优点。

目前图像融合的经典方法主要有：1、刘坤等人提出了像素级多传感器图像融合的研究（见刘坤，郭雷，李晖晖．像素级多传感器图像融合的研究[J]．计算机工程与应用，2007，43(12)：59-61），主要针对红外与可见光图像进行融合处理。2、赵高鹏等人提出了基于提升小波的红外和可见光图像融合方法（见赵高鹏，薄煜明，刘娣．基于提升小波的红外和可见光图像融合方法[J]．计算机工程与设计，2009，30（7）：1697-1699），以提升小波为分析工具，获得了比普通小波更高的效率。而针对小波变换在描述图像高维纹理细节时不具有各向异性的缺陷，3、宋江山、Arash等人提出了基于曲波变换的图像融合方法（见宋江山，徐建强，司书春．改进的曲波变换图像融合方法[J]．中国光学与应用光学，2009，2（2）：145-149和Arash，Golibagh，Mahyari，etal．ANovel Image Fusion Method Using Curvelet Transform Based on Linear Dependency Test[C]．International Conference on Digital Image Processing，2009：351-354），与传统的小波变换相比，获得了更好的效果，并能有效地抑制噪声，但是曲波变换复杂度较高，速度较慢。4、Zejing Guang等人提出了基于Contourlet变换的图像融合方法（见Zejing Guang，Zhenbing Zhao，Qiang Gao．Infrared and Visible Images Fusion Based on Contourlet-domain Hidden Markov Tree Model[C]．International Congress on Image and Signal Processing，2011：1916-1920），将Contourlet变换这一新的多尺度分析工具应用到了图像融合中，相比于传统的小波变换其效果有了明显的改善。针对普通Contourlet变换不具有移位不变性的缺陷，5、黄克宇、W.Kong等人提出了非采样Contourlet变换（见黄克宇，李敏，何玉杰等．一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法[J]．现代电子技术，2011，34（24）：96-98和W．Kong，Y．Lei，X．Ni．Fusion technique for grey-scale visible light and infrared images based on non-subsampled contourlet transform and intensity-hue-saturation transform[J]．IET Signal Processing，2011，5（1）：75-80），该算法在图像融合中取得了很好的效果，但是上述五种图像融合的经典方法，在环境中存在大面积烟雾时，可见光与红外图像融合的效果很差。6、李光鑫等人提出了红外和彩色可见光亮度对比度传递融合算法（见李光鑫，吴伟平，胡君．红外和彩色可见光亮度对比度传递融合算法．中国光学，2011，4（2）：162-167），但由于正交小波变换计算量大，导致该方法的运算时间过长，无法满足视频处理的实时性要求。7、蔡琴慧等人提出了超现实的图像融合方法（见蔡琴慧．超现实的图像融合及在视频中的应用．杭州：浙江大学硕士学位论文，2007，5：11-21），但该方法需要进行梯度域的图像重建，计算相对复杂，也无法满足视频处理的实时性要求。

发明内容