[发明专利]基于压缩感知的可见光和红外图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩感知的可见光和红外图像融合方法，主要解决现有的可见光和红外传感器难以同时获取目标和场景均清晰的问题。其实现步骤为：(1)对输入的可见光和红外图像进行单层小波分解；(2)对小波分解后的低频子带系数进行融合，对高频子带系数进行观测；(3)对高频子带系数观测值进行融合；(4)对融合后的高频子带系数观测值进行重构，得到融合后的高频子带系数；(5)对融合后的低频子带系数和高频子带系数进行小波逆变换，得到融合后的图像。本发明对可见光和红外图像能同时获取目标和场景均清晰的融合图像，且处理速度快，效果好，可用于目标识别，跟踪前的预处理。

主权项

1.一种基于压缩感知的可见光和红外图像融合方法，包括如下步骤：(1)对输入的可见光图像A和红外图像B进行小波分解，得到两幅图像的低频子带系数x_A和x_B以及三个方向的高频子带系数ε＝1，2，3；(2)对可见光图像A和红外图像B的低频子带系数x_A和x_B进行融合，得到融合后的低频子带系数x；x=xA+xB-x‾A+x‾B2]]>其中，x_A，x_B分别为可见光图像A和红外图像B的低频子带系数，分别为低频子带系数的均值，x为融合后的低频子带系数；(3)对可见光图像A和红外图像B的三个方向的高频子带和ε＝1，2，3用观测矩阵进行观测，得到两幅图像三个方向高频子带系数的观测值和(4)对可见光图像A和红外图像B的三个方向的高频子带系数观测值和ε＝1，2，3进行融合，得到融合后的高频子带系数的观测值z^ε：(4a)计算可见光图像A和红外图像B的三个方向的高频子带系数观测值的融合权值和wAϵ=|zAϵ||zAϵ|+|zBϵ|]]>wBϵ=1-wAϵ]]>(4b)对可见光图像A和红外图像B的三个方向高频子带系数观测值进行加权融合，得到融合后的高频子带系数的观测值z^ε：zϵ=wAϵzAϵ+wBϵzBϵ]]>其中，分别为可见光图像A和红外图像B第ε，ε＝1，2，3方向高频子 带系数的观测值，分别为可见光图像A和红外图像B第ε方向高频子带系数观测值的融合权值，|·|为取变量的绝对值，z^ε为第ε方向高频子带系数观测值的融合值；(5)对可见光图像A和红外图像B融合后的高频子带系数观测值z^ε，ε＝1，2，3进行重构，得到融合后的三个高频子带系数g^ε，ε＝1，2，3；(6)对融合后的低频子带系数x和三个高频子带系数g^ε，ε＝1，2，3进行小波逆变换得到融合后的图像F。