[发明专利]超大视场红外微光图像自然感彩色融合方法、设备及介质

说明书

本说明书实施例提供了一种超大视场红外微光图像自然感彩色融合方法、设备及介质，该方法包括对超大视场的微光图像和彩色参考图像进行超像素分割，分别构建超像素级别特征集，并基于各图像之间及图像本身的超像素特征相似度建立超像素初始匹配集；对微光图像进行自适应色彩传递，并将其与超大视场红外图像进行初始彩色融合，获取初始彩色融合图像；提取红外独立信息彩色化图像；将其自然感色彩传递，并将红外独立信息彩色化图像添加到初始彩色融合图像中，获得超大视场红外微光自然感彩色融合图像。本发明以微光图像自然感彩色化为主，红外图像主要用于拓宽图像波段范围、提高图像场景感知水平以及扩充融合图像自然感色彩空间。

技术领域

本实施例件涉及图像色彩融合技术领域，尤其涉及一种超大视场红外微光图像自然感彩色融合方法、设备及系统。

背景技术

图像的自然感彩色化融合增加了图像的波段信息和色彩信息，显著提高了人员对于场景的理解能力，增加了对重点目标的感知能力。通过采用“非相似”成像机制，超大视场成像技术扩大了探测空域，超大视场成像技术中，红外和微光夜视成像技术可有效拓宽人眼视觉光谱范围、提高视觉感知能力，而红外和微光夜视技术各有优势和不足，故红外微光融合技术得到了广泛研究，并被应用于机器视觉、安防监控、态势感知等领域；

目前，自然感彩色化方法主要可分为三大类：人工辅助上色、基于样本参考上色和基于深度学习上色。

其中，人工辅助上色主要借助人力，将自然彩色标注到灰度图像相应的景物上，这种方法依赖人的操作，并且彩色化效果与操作者的经验相关。基于样本参考的上色方法主要包括图像内容匹配和色彩传递两个过程，其中，图像内容匹配主要依靠图像纹理、亮度等特征来完成，色彩传递根据匹配结果来赋予灰度图像彩色空间。基于深度学习的上色方法通过训练大量的彩色图像，构造灰度信息和色彩信息之间的关系，灰度图像输入到训练良好的网络中，即可完成彩色化。这种方法自动化水平高，色彩信息丰富，但对于网络设计的依赖程度高，而且对于某些特定的对象，色彩传递效果欠佳。

相较常规小视场图像，超大视场图像将更大的物方场景压缩成像于探测器像面，从而实现了大空域感知和探测。但是，超大视场引入了丰富的场景内容，这就要求图像内容的匹配方法具有更准确和稳定的图像表达能力；同时，图像压缩成像导致了场景内容的形变，基于轮廓、形状等特征的匹配方法将难以适用。

有鉴于此，继续提供一种综合比较三类彩色传递方法，提出更适合于超大视场灰度图像的彩色化的图像自然感彩色融合方法。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种超大视场红外微光图像自然感彩色融合方法，包括以下步骤：

以微光图像为目标图像，彩色参考图像为色彩源图像，对超大视场的微光图像和彩色参考图像进行超像素分割，分别构建超像素级别特征集，并基于各图像之间及图像本身的超像素特征相似度建立超像素初始匹配集；

基于建立的超像素初始匹配集，对微光图像进行自适应色彩传递，并将其与超大视场红外图像进行初始彩色融合，获取初始彩色融合图像；对初始彩色融合图像和微光初始彩色化图像做差分，获取红外独立信息图像；

将红外独立信息图像作为目标图像进行自适应色彩传递，并经过自适应色彩传递后获得的彩色化图像添加到初始彩色融合图像中，获得超大视场红外微光自然感彩色融合图像。

本说明书一个或多个实施例提供了一种计算机电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述超大视场红外微光图像自然感彩色融合方法。

本说明书一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述超大视场红外微光图像自然感彩色融合方法。