[发明专利]一种中长波双波段红外图像融合方法

说明书

本发明公开了一种中长波双波段红外图像融合方法，包括如下步骤：待融合图像读取、Y通道处理、提取中波图像细节特征、提取中波图像和长波图像差异特征、计算Cb通道和Cr通道参考均值、计算Cb通道和Cr通道参考方差、计算源图像均值和方差、色彩传递并叠加特征、输出最终融合图像。本发明提供的中长波红外图像融合算法基于色彩传递理论，但无需参考图像在各场景下均有良好的视觉效果，具有极高的环境适应性，且有更多的辐射特征和细节特征，易于推广应用。

技术领域

本发明涉及图像融合领域，具体涉及一种中长波双波段红外图像融合方法。

背景技术

在红外中长波图像融合领域，迄今已有大量算法研，这些算法可以分为灰度图像融合和彩色图像融合，但由于人对色彩具有高分辨率，人只能区分几十个灰度级，但却可以区分几千种不同色度、饱和度和明度的色彩，大量的研究和实验表明:在进行拍摄时，相对于黑白影像，彩色影像更利于观察者对所看到的场景进行认知解读，使观察者获得更高的环境感知敏感度和目标识别的准确率并减少做出判断所需的反应时间。因此相较于灰度图像融合，近年来不少学者更重视彩色融合。

由于灰度图像所能容纳的信息远少于彩色图像，因此相较于灰度图像融合算法的目的是保留各源图像最“有效”的信息，彩色图像融合更少关注信息取舍这一过程，如何凸显源图像差异特征及细节和特征并使彩色图像处于人眼观察舒适的区域是彩色图像融合中的研究难点。当前彩色融合方法主要分为色彩映射、色彩传递和颜色查找表三类，典型的色彩映射方法包括NRL、TNO等，这类方法简单易于实现，但存在色彩失真且在部分场景下严重偏色。色彩传递能使融合图像获得接近参考图像的色彩效果，但融合效果受参考图像影响较大，在传递过程中易造成细节特征损失。颜色查找表运行速度快，色彩具有一定自然感且无需参考图像，但在实际视频融合中颜色稳定性差，随着时间推移易出现变色和识别度下降情况。且当前红外双波段图像融合方法中，少有充分结合波段特性来进行算法设计。

NRL、TNO等算法是早期应用最广发的彩色融合算法，色彩传递是目前工程应用较多的算法，其最早是在lαβ空间提出的，先将多波段的黑白图像进行初步的置色融合得到一幅伪彩色图像，再利用彩色参考图像对伪彩色图像的色彩分量进行线性变换，使各个色彩分量的均值和方差与彩色参考图像的相同，从而将彩色参考图像的整体颜色分布的特性转移到伪彩色图像中。该方法在lαβ、YCbCr和YUV等色彩空间的传递效果均表现良好。虽然色彩传递法有效改善了NRL、TNO等经典红外融合算法的偏色问题，但色彩传递法的融合效果受制于参考图像的选取，参考图像的均值和方差不但影响融合图像细节和特征凸显程度，还决定人眼观察舒适程度。

因此如何克服上述问题，保证融合图像在各场景下均有较好地红外辐射特性表现，且始终能使图像保持人眼观察舒适的状态成为了彩色图像融合急需解决的问题。

发明内容

本发明为了解决现有算法在工程化应用中暴露出来的不足，提供了一种环境适应性高且波段特性突出的中长波双波段彩色图像融合方法。

色彩传递的初衷是为了将融合图像的色彩通过参考图像调至所需的区域(比如针对森林场景采用森林参考图像)以便于人眼舒适观察，但选取不同参考图像在不同场景效果差异较大，会带来如上所述损失细节、较低对比度的问题，如果选取参考图像不当甚至会造成人眼不易观察，违背了色彩传递的初衷。因此，色彩传递的参考均值和方差显得尤为重要。本发明即通过源图像的差异特征和细节特征，得到适合的参考均值和方差，最终分通道处理得到而不是借助参考图像。这样做虽然无法将融合图像调色至所需色彩，但能充分凸显源图像的差异性特征和细节信息，且在各个场景下均能处于人眼观察舒适的色彩区域。

为实现上述目的，本发明算法采用的技术方案如下：

一种中长波双波段红外图像融合方法，包括如下步骤：

步骤(1)、待融合图像读取