[发明专利]一种基于Curvelet变换的可见光与红外图像融合方法

摘要

本发明涉及一种基于Curvelet变换的可见光与红外图像融合方法，包括以下步骤：首先对原始图像进行快速离散Curvelet变换，得到一系列不同尺度不同方向的低频和高低频子带系数，并计算各子带的聚焦评价值；然后在低频子带，采用局部方差加权策略，充分保留红外图像的低频信息，同时加入可见光图像的低频特征；在高频子带，采用四阶相关系数匹配策略，选择合适的高频系数；最后通过Curvelet反变换得到融合图像。本发明所提供方法能够有效地综合原始图像的有用信息，与传统的小波变换、金字塔等方法相比，具有更好的融合性能。

主权项

1.一种基于Curvelet变换的可见光与红外图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，输入可见光图像与红外图像并进行Curvelet变换，分别得到可见光图像与红外图像的子带系数，所述子带系数包括低频子带系数和高频子带系数；步骤2，根据一个预设的聚焦评价算子，执行步骤2.1得到融合图像的低频子带系数，执行步骤2.2得到融合图像的高频子带系数；步骤2.1，根据聚焦评价算子计算可见光图像与红外图像的低频子带系数的聚焦评价值；设置一个滑动窗口，在滑动窗口遍历到任一位置时计算可见光图像与红外图像的低频子带系数的聚焦评价值分别在滑动窗口内的方差，并按照以下的局部方差加权策略计算融合图像的低频子带系数：Cfusl(x,y)=Cinfl(x,y)+σ(Wvis)σ(Wvis)+σ(Winf)×[Cvisl(x,y)-min(W‾vis,W‾inf)]]]>其中和分别表示红外图像、可见光图像和融合图像中像素(x，y)的低频子带系数，像素(x，y)为滑动窗口的中心点；σ(W_inf)和σ(W_vis)分别表示红外图像与可见光图像的低频子带系数的聚焦评价值在滑动窗口内的方差，分别表示红外图像与可见光图像的低频子带系数的聚焦评价值在滑动窗口内的均值，是取和中的最小值；步骤2.2，根据聚焦评价算子计算可见光图像与红外图像的高频子带系数的聚焦评价值；设置一个滑动窗口，在滑动窗口遍历到任一位置时计算可见光图像与红外图像的高频子带系数的聚焦评价值在滑动窗口内的四阶相关系数匹配度FOCC，当FOCC＜T时，融合图像的高频子带系数为：Cfush(x,y)=Cinfh(x,y)+Cvish(x,y)]]>反之，则：Cfush(x,y)=Cinfh(x,y),if|Cinfh(x,y)|>|Cvish(x,y)|Cvish(x,y),otherwise]]>其中和分别表示红外图像、可见光图像和融合图像中像素(x，y)的高频子带系数，像素(x，y)为滑动窗口的中心点；T为预设阈值，四阶相关系数匹配度FOCC的计算方法是：FOCC=1M×N×Σi=1MΣj=1N(A(i,j)-μA)2(B(i,j)-μB)2(Σi=1MΣj=1N(A(i,j)-μA)4)(Σi=1MΣj=1N(B(i,j)-μB)4)]]>其中A(i，j)和B(i，j)分别表示可见光和红外图像中像素(i，j)的高频子带系数的聚焦评价值，像素(i，j)为滑动窗口内的任一点；μ_A和μ_B分别表示红外图像与可见光图像的高频子带系数的聚焦评价值在滑动窗口的均值，M和N表示滑动窗口的高度和宽度。步骤3，根据步骤2得到的融合图像的低频子带系数和高频子带系数，进行Curvelet反变换，得到融合图像。