[发明专利]一种红外图像与微光图像的融合方法

说明书

本发明涉及一种新型红外图像与微光图像的融合方法，该方法的流程是：首先对红外图像和微光图像进行多尺度、多方向的NSCT变换分解，分别得到红外图像的低频子带和高频子带及微光图像的低频子带和高频子带；在低频子带上，先采用平滑线性滤波器对低频系数进行预处理，该平滑线性滤波器位于掩模中心的权值比四边及四角的权值大，且位于四角的权值最小，该平滑线性滤波器的输出响应为模板内加权平均，采用基于局部能量比与局部能量加权相结合的方法进行融合；在高频子带上，先采用基于二阶微分的拉普拉斯算子对高频系数进行预处理，该拉普拉斯滤波器属于各向同性滤波器，最后对融合系数进行NSCT多分辨率重构，得到融合图像。

技术领域

本发明属于图像融合技术领域，具体涉及一种红外图像与微光图像的融合方法。

背景技术

在图像融合领域可以利用不同类型的传感器，针对同一探测区域提供不同类型的图像信息，获得一幅对同一场景的更为准确、更为符合探测需要的图像。在夜晚或光照强度低的探测场合，红外传感器和微光传感器经常配合使用，红外图像接收目标的红外信息，目标低频信息较为突出；微光图像信噪比较高，提供的细节信息更为丰富。通过图像融合算法可以发挥各自传感器的特点，得到更为理想的目标指示场景信息。

传统的图像融合算法存在目标与背景对比度较差，目标特征不明显，细节信息较弱等不足。如，钱小燕等人(钱小燕,韩磊,王帮峰.红外与可见光图像快速融合算法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2011,23(7):1211-1216.)提出了结合局部直方图均衡化来增强红外与微光图像，并用中值滤波进行去噪，融合较快且细节突出，但是目标不显著；邢素霞等人(邢素霞,肖洪兵,陈天华,等.基于目标提取与NSCT的图像融合技术研究[J].光电子·激光,2013(3):583-588.)提出了使用信息熵分割红外图像提取目标，采用NSCT算法增强微光图像低频分量方法进行融合，亮度较好，但其增强过程中图像的细节信息稍弱。

发明内容

针对红外和微光图像融合应用场景的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种新型红外图像与微光图像的融合方法。该方法结合图像时域相关性和空域高低频系数进行图像融合，具有目标亮度好，细节纹理突出，清晰度对比度强的特点。

本发明解决所述技术问题采用的技术方案是：提供一种新型红外图像与微光图像的融合方法，该方法的流程是：首先对红外图像和微光图像进行多尺度、多方向的NSCT变换分解，分别得到红外图像的低频子带和高频子带及微光图像的低频子带和高频子带；在低频子带上，先采用平滑线性滤波器对低频系数进行预处理，该平滑线性滤波器位于掩模中心的权值比四边及四角的权值大，且位于四角的权值最小，该平滑线性滤波器的输出响应为模板内加权平均，采用基于局部能量比与局部能量加权相结合的方法进行融合；在高频子带上，先采用基于二阶微分的拉普拉斯算子对高频系数进行预处理，该拉普拉斯滤波器属于各向同性滤波器，拉普拉斯滤波器的输出响应与该滤波器作用的图像系数突变方向无关，能与NSCT算法的非下采样方向滤波器(NSDFB)组配合使用，利用噪声与有意义图像细节上的差别，提出局部尺度方差的显著性度量指标，以局部尺度方差为测度进行融合；在对低频系数进行融合的过程中，可利用图像序列的时域信息对收敛过程进行加速；最后对融合系数进行NSCT多分辨率重构，得到融合图像。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.传统方法只使用了图像的空域及频域信息，而序列图像在内容上具有很强的相关性，故在低频及高频系数的计算时应充分考虑序列图像的时域信息，本申请方法将空域及时域信息有机结合起来，能够根据前序图像的系数权值设定本幅图像的系数初值，提高运算收敛速度，达到较好的图像恢复效果。

2.在系数迭代的过程中使用的新型的迭代系数加权融合规则，避免了光谱信息损失，提高了噪声抑制能力，更加有效的提取边缘纹理等细节信息，鲁棒性强。

附图说明

图1为现有NSCT算法的流程图；

图2为传统图像融合算法的流程图；