[发明专利]一种基于改进NSCT变换的汽车抗晕光方法

权利要求书

1.一种基于改进NSCT变换的汽车抗晕光方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：获取含有汽车晕光的红外与可见光图像；

S2：利用NSCT变换将步骤S1获取的红外与可见光汽车晕光图像分别进行多尺度和多方向分解，分别分解为红外低频子带与高频子带图像，可见光低频子带与高频子带图像；

S3：采用改进的低频融合策略来融合分解后的红外低频子带与可见光低频子带图像；采用改进的高频融合策略来融合红外高频子带与可见光高频子带图像；

S4：将步骤S3中融合后的低频子带图像与高频子带图像进行NSCT逆变换得到融合后的图像。

2.根据权利要求1所述的汽车抗晕光方法，其特征在于，步骤S1中，获取含有汽车晕光的红外与可见光图像的方法是：采用车载红外与可见光双目摄像头，对不同程度晕光行车场景进行图像采集，包括严重晕光情况下的行车数据集与轻微晕光情况下的行车数据集。

3.根据权利要求1所述的汽车抗晕光方法，其特征在于，步骤S1中，获取含有汽车晕光的红外与可见光图像的方法是：采用网络上已严格配准好的红外与可见光汽车晕光数据集，所采用的数据集包含严重晕光的行车场景以及轻微晕光的行车场景。

4.根据权利要求1所述的汽车抗晕光方法，其特征在于，步骤S3中，对于分解的汽车晕光红外与可见光低频子带图像，采用区域方差自适应加权的融合策略，具体包括：对分解后的低频分量进行邻域划分，其低频分量区域方差为：

其中，M×N为邻域划分大小，为低频子带系数，X＝VorI，I为红外图像，V表示可见光图像，(x、y)表示x方向和y方向上的像素点，m、n表示对应x方向和y方向添加的像素值；

则低频子带融合系数为：

其中，表示红外图像低频子带区域方差，表示可见光低频子带区域方差，表示分解的红外低频子带系数，表示分解的可见光低频子带系数，表示融合后的低频子带系数，α,β为自适应调节因子；当时，α＝1，当时，β＝1。

5.根据权利要求1所述的汽车抗晕光方法，其特征在于，步骤S3中，对于分解的汽车晕光红外与可见光高频子带图像，采用基于像素点绝对值选大与平均梯度取大相结合的融合策略，具体包括：对于分解尺度J≥4的高层高频子带系数采用像素点绝对值选大的融合策略，其高频子带融合系数为：

其中，为融合后高频子带系数，分别为分解后的红外高频子带系数与可见光高频子带系数；

对于分解尺度J4的低层高频子带系数采用区域平均梯度取大的融合策略，其区域平均梯度为：

其中，X＝I or V，I和V分别表示红外图像与可见光图像，表示红外或可见光图像在x，y方向上的增量，M×N为邻域划分大小；

则高频子带融合系数为：