[发明专利]一种形态学属性滤波多模融合成像方法、系统及介质

说明书

本发明公开了一种形态学属性滤波多模融合成像方法，包括对待融合的红外图像进行形态学属性的滤波操作、求取自适应分割阈值、进行二值化，得到红外图像权重图；对红外图像权重图进行边缘保持滤波；根据红外图像权重图计算得到可见光图像权重图，分别对待融合的可见光图像、待融合的红外图像、红外图像权重图、可见光图像权重图构建图像金字塔；对待融合的可见光图像、红外图像、权重的图像金字塔融合得到融合、重构得到最终融合结果。本发明形态学属性滤波多模融合成像方法能够利用图像处理手段进行快速稳定的多模融合成像，融合成像结果能够有效保留红外图像中的显著目标以及可见图像中的边缘和纹理细节，同时具有计算效率高、通用性好的优点。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种形态学属性滤波多模融合成像方法、系统及介质。

背景技术

融合成像技术是一种图像增强技术，其目的是综合利用不同类型传感器获取的多源图像，生成具有鲁棒性同时信息丰富的融合图像，以便于后续处理和决策。随着传感器技术的飞速发展，各类复杂应用需求的出现，需要相关场景的全面信息，以增强对各种条件的理解。而同一类型的传感器仅能从一个方面获取信息，无法提供所有必需的信息，因此，融合成像技术在计算机视觉等应用中发挥着越来越重要的作用。

一个优秀的融合成像方法的关键是有效的图像信息提取和适当的融合原则，它允许从源图像中提取有用的信息并集成到融合图像中，而不会在融合过程中引入任何伪影。现有的图像融合成像方法可以大致分为多尺度转换法、稀疏表示法、子空间法、显著性图法和近年发展迅猛的深度学习法，它们都有具有各自的特点，但是计算效率低、难以同时保留红外图像中的显著目标以及可见图像中的边缘和纹理细节等缺陷的存在，一定程度上影响了融合成像方法在真实场景中的应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种形态学属性滤波多模融合成像方法、系统及介质，本发明形态学属性滤波多模融合成像方法能够利用图像处理手段进行快速稳定的多模融合成像，能够有效保留红外图像中的显著目标以及可见图像中的边缘和纹理细节，同时具有计算效率高、通用性好的优点。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种形态学属性滤波多模融合成像方法，该方法包括：

1）对待融合的红外图像进行形态学属性的滤波操作；

2）对滤波操作后的红外图像求取自适应分割阈值；

3）根据自适应分割阈值对滤波操作后的红外图像进行二值化，得到红外图像权重图W_ir；

4）对红外图像权重图W_ir进行边缘保持滤波；

5）根据红外图像权重图W_ir确定可见光图像权重图W_vis，分别对待融合的可见光图像、待融合的红外图像、红外图像权重图W_ir、可见光图像权重图W_vis构建图像金字塔；

6）对待融合的可见光图像、待融合的红外图像、红外图像权重图W_ir、可见光图像权重图W_vis的图像金字塔的每一层进行融合得到融合结果；

7）将融合结果的图像金字塔进行重构，得到最终的融合结果。