[发明专利]红外图像与可见光图像融合方法

摘要

红外图像与可见光图像融合方法，首先利用鲁棒性主成分分析将源图像进行分解得到源图像的稀疏分量和低秩分量，然后采用基于区域能量的融合方法融合源图像的稀疏分量，采用非下采样轮廓波变换方法对源图像的低秩分量进行尺度变换，得到低通子带和带通子带，采用基于区域能量的融合规则融合低通子带、梯度取大的融合规则融合带通子带，进行逆变换得到融合后的低秩分量。最后通过叠加得到红外图像与可见光图像的融合结果；本发明通过将图像分解为不同的信息并采用合适的方法进行融合，能够使融合图像信息更加丰富，图像效果更好。

主权项

1.红外图像与可见光图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，RPCA图像分解RPCA图像的分解主要分为三步，首先将RPCA图像转化为列向量M∈R^mn×1；然后利用快速ALM对M进行RPCA图像分解，从优化问题式(1)中获得mn×1的低秩矩阵列向量L和稀疏矩阵列向量S；最后将矩阵L和S转换为m×n的矩阵；式中|| ||_*表示矩阵的核范数，|| ||₁表示矩阵的L1‑范数，λ取值L,S为低秩矩阵和稀疏矩阵；RPCA图像分解完之后得到红外图像和可见光图像的稀疏分量和低秩分量，根据稀疏分量和低秩分量的特点，采用基于区域能量的方法融合稀疏分量、基于NSCT的方法融合低秩分量；步骤2，稀疏分量融合规则稀疏分量主要包括图像的提出目标信息，采用基于区域能量取大的融合规则；红外图像与可见光图像的稀疏分量融合主要分为以下三步：首先确定区域大小，然后通过式(2)计算每一点周围区域的能量；式中Q表示窗口的范围，E(m,n)为区域能量，d(m+x,n+y)表示源图像在(m+x,n+y)处的子带系数；最后通过式(3)区域能量取大的融合规则融合稀疏分量；式中d_F(m,n),d_TV(m,n),d_IR(i,j)分别表示融合图像，可见光图像和红外图像的稀疏矩阵，E_TV(m,n),E_IR(m,n)表示区域能量；步骤3，基于NSCT的低秩分量融合利用NSCT对红外图像和可见光图像的低秩分量进行变换，得到相应的低通子带和带通子带；然后进行对应的子带融合；红外图像与可见光图像的低秩分量经过双通道非采样滤波器组滤波可以得到低通子带与高通子带，其中，每一次非采样塔式滤波器组滤波都必须对上一次滤波采用的滤波器按采样矩阵D＝2I进行上采样；然后将低通子带经高通滤波器滤波可以得到下一级分解的低通子带，经过上采样的高通滤波器滤波后会得到下一级分解的高通子带，不断循环此过程得到最后的分解过程。