[发明专利]一种保持显著性信息的红外与可见光图像变分融合方法

摘要

本发明公开了一种保持显著性信息的红外与可见光图像变分融合方法，属于多源图像融合技术领域。该方法首先获得两幅待融合源图像的显著图；然后构造基于待融合源图像的显著图的权重函数，形成加权融合项；再构造加权结构张量，通过加权结构张量的最大特征值和相应的特征向量获得目标梯度，形成“梯度融合项”；最后建立并求解保持显著性信息的图像融合变分优化问题。本发明提出保持显著性信息的图像变分融合方法可以有效地增强源图像的显著性信息，相比于GTF方法，本发明方法不仅在增强目标特征方面更有效，而且还保留了背景细节等信息。在主客观评价方面本发明均优于现有几种流行的图像融合方法。

主权项

1.一种保持显著性信息的红外与可见光图像变分融合方法，其特征在于：所述方法具体包括如下几个步骤：步骤一、获得两幅待融合源图像的显著图；首先利用显著性检测模型B来获得两幅待融合源图像I1和I2的显著图S1和S2，所述的两幅待融合源图像为红外图像；对于具有RGB通道的彩色可见光图像，通过HIS变换将彩色可见光图像的RGB空间转换为HIS空间，得到I分量、H分量和S分量；并将RGB图像的I分量用于显著性检测模型A的输入，HIS变换的基本公式如下：其中，I代表亮度，H代表色度，S代表饱和度，v1、v2为颜色分量，此处为临时变量，R、G、B分别表示红色、绿色和蓝色；色度分量H和饱和度分量S作为保留项，用于步骤四的逆HIS变换；步骤二、构造基于待融合源图像的显著图的权重函数，形成加权融合项；步骤三、构造加权结构张量，通过加权结构张量的最大特征值和相应的特征向量获得目标梯度，形成“梯度融合项”；步骤四、建立并求解保持显著性信息的图像融合变分优化问题。