可见光和红外双波段图像融合增强方法技术

本发明专利技术提供一种可见光和红外双波段的图像融合增强方法，包括如下步骤：(a)针对同一目标场景，利用可见光传感器和红外探测器分别采集原始可见光图像和原始红外图像；(b)对采集到的原始可见光图像和原始红外图像分别进行预处理；(c)对预处理后的可见光图像和红外图像进行配准，以使可见光传感器和红外探测器的成像视场趋于一致；(d)利用基于拉普拉斯金字塔分解的融合方法对配准后的图像进行图像融合。本发明专利技术的优点在于，补偿探测器分辨率不足对输出图像视觉质量的影响，简化图像融合规则，在保证融合图像质量的基础上，较大程度地提高融合速度。

Visible and infrared dual band image fusion enhancement method

The present invention provides an image with visible and infrared dual band fusion method, which comprises the following steps: (a) for the same target scene, using visible light sensors and infrared detector respectively collect the original visible light image and original image; (b) the collected original visible light image and original image respectively. Pretreatment; (c) registration of visible and infrared image after preprocessing, in order to make the imaging field visible light sensor and infrared detector line; (d) using fusion method based on Laplasse Pyramid decomposition of image fusion is performed on the image after registration. The invention has the advantages of less influence on visual resolution compensation detector output image quality, simplify the image fusion rules based on ensuring the quality of the fused image, greatly improve the fusion rate.

【技术实现步骤摘要】
可见光和红外双波段图像融合增强方法
本专利技术涉及图像融合增强领域，尤其涉及一种应用于低分辨率手持式红外热成像设备的基于可见光和红外双波段的图像融合增强方法。
技术介绍
随着传感器技术的发展，用于成像的传感器种类日益增多。由于成像机理、工作波段和工作环境等因素的不同，不同类型的传感器对同一目标或场景进行成像时，其获取到的目标或场景信息存在差异。对于用户来说，这些差异性信息往往都是有益的。红外探测器和CCD可见光传感器是应用最为广泛的两类成像传感器。红外探测器主要通过接收场景中目标向外辐射或者反射出来的红外辐射进行成像，其对烟雾具有一定程度的穿透能力，且在光照条件较差情况下仍具有较好的目标探测能力，但其所成的红外图像对比度低，细节表现能力较差；CCD可见光传感器主要利用物体的反射特性成像，其获得的可见光图像内容丰富，细节纹理清晰，空间分辨率较高，但在光照条件差时，其成像质量将受到严重影响。对于低分辨率手持式红外热成像设备，探测器的像元数有限，其输出的红外图像常常存在边缘模糊，细节难以分辨问题，这严重制约了红外热成像技术在军事和民用领域的应用，限制了红外热成像设备向着高性能便携化方向发展。可见光和红外双波段图像融合技术综合了两种图像的特征数据，实现信息互补，并通过最终的合成图像得到关于目标或场景更加可靠，更加准确，更加全面的描述。现有图像融合技术多使用基于小波变换、轮廓波变换、多分辨率分解等理论的方法，其原理复杂，很难在实际的硬件平台上加以实现，且实现以后的实时化问题也需多加考虑。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种可见光和红外双波段的图像融合增强方法，其能够补偿探测器分辨率不足对输出图像视觉质量的影响，简化图像融合规则，在保证融合图像质量的基础上，较大程度地提高融合速度。为了解决上述问题，本专利技术提供了一种可见光和红外双波段的图像融合增强方法，包括如下步骤：(a)针对同一目标场景，利用可见光传感器和红外探测器分别采集原始可见光图像和原始红外图像；(b)对采集到的原始可见光图像和原始红外图像分别进行预处理；(c)对预处理后的可见光图像和红外图像进行配准；(d)利用基于拉普拉斯金字塔分解的融合方法对配准后的图像进行图像融合。进一步，在步骤(b)中，所述原始红外图像预处理包括两点校正、盲元补偿和中值滤波。进一步，对于两点校正后的输出图像，逐一判断其每一像元的灰度值与该像元邻域像素灰度值均值的差值是否大于预先设定的阈值，差值大于预先设定的阈值的像元定为盲元，盲元位置确定后，通过5×5窗口大小的中值滤波方式实现盲元替换。进一步，在步骤(b)后，进一步包括一对预处理后的红外图像采用平台直方图均衡化方法进行增强的步骤。进一步，在增强步骤后，进一步包括使用最大最小值线性映射法，将红外图像像素值从14bits数据转换成8bits数据。进一步，在增强步骤后，使用双线性插值算法将可见光图像与红外图像的尺寸大小设置成一致。进一步，在步骤(d)中，图像融合包括如下步骤：(d1)提取可见光图像的细节；(d2)红外图像的拉普拉斯金字塔多尺度分解；(d3)将红外图像拉普拉斯金字塔的底层图像与可见光图像的细节图像进行融合；(d4)重构融合图像。进一步，在步骤(d)之后，包括一对可见光图像和红外图像融合后的图像做伪彩色处理的步骤。进一步，所述伪彩色处理采用的是灰度级—彩色变换法，通过建立灰度图像的灰度级与彩色空间中各种色彩之间的映射关系，将灰度图像转化成彩色图像。本专利技术的一优点在于，构建一种应用于低分辨率手持式红外热成像设备的基于可见光和红外双波段图像融合增强DSE(DoubleSpetralbandsEnhancement)方法，可见光图像和红外图像进行融合，综合两种图像的特征数据，实现信息互补，补偿探测器分辨率不足对输出图像视觉质量的影响。本专利技术的另一优点在于，采用三层拉普拉斯金字塔对红外图像进行塔式分解，并将底层的高频细节图像与从可见光图像中提取出的细节图像进行融合，在保留细节信息的同时，简化融合规则，在保证融合图像质量的基础上，可以较大幅度缩短融合处理时间，提高图像融合速度。本专利技术的另一优点在于，本专利技术中提供的可见光和红外双波段图像融合增强方法，不仅能得到较高质量的融合图像，还具有较快的融合速度，有助于低分辨率手持式红外热成像设备在军事和民用领域的应用，有利于便携化高性能红外热成像设备发展。附图说明图1是本专利技术可见光和红外双波段的图像融合增强方法的步骤示意图；图2是利用基于拉普拉斯金字塔分解的融合方法对配准后的图像进行图像融合的步骤示意图；图3是利用基于拉普拉斯金字塔分解的融合方法对配准后的图像进行图像融合的步骤示意图；图4是细节提取方法的步骤示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术提供的可见光和红外双波段的图像融合增强方法的具体实施方式做详细说明。图1是本专利技术可见光和红外双波段的图像融合增强方法的步骤示意图。参见图1，本专利技术可见光和红外双波段的图像融合增强方法包括如下步骤。步骤S10，针对同一目标场景，利用可见光传感器和红外探测器分别采集原始可见光图像和原始红外图像。所述可见光传感器可以为CCD传感器，所述红外探测器可以为红外焦平面阵列IRFPA探测器。在本具体实施方式中，针对同一目标场景，利用可见光CCD传感器和红外焦平面阵列IRFPA探测器采集YUV格式原始可见光图像和14bits原始红外图像。步骤S11，对采集到的原始可见光图像和原始红外图像分别进行预处理。原始可见光图像预处理过程主要涉及平滑降噪。这里，使用的是形态学滤波方法。假定可见光图像记为f，其尺寸大小为R×C，用3×3的十字形结构元素A对输入可见光图像f反复进行开运算和闭运算，以平滑图像降低噪声,降噪输出图像记为fblur。根据可见光图像的噪声特征,分以下两种情况:(Ⅰ)对于椒盐噪声图像，降噪输出图像记为fps，则有fps＝f·AοA(Ⅱ)对于高斯噪声图像，降噪输出图像记为fg,则有fg＝fοA·A其中，ο和·分别表示形态学开运算和闭运算。将fps和fg分别乘上一个权重系数加和计算降噪后的图像fblur，即fblur＝λ1fps+λ2fg权重系数λ1和λ2依据权重与对应图像和原图像差值成反比的原则确定。数学表述为，其中，k为调整系数且满足k≥0。原始红外图像预处理包括两点校正、盲元补偿和中值滤波。两点校正采用的是通用算法，这里不再赘述。对于两点校正后的输出图像，逐一判断其每一像元的灰度值与该像元邻域像素灰度值均值的差值是否大于预先设定的阈值，差值大于预设阈值的像元定为盲元，盲元位置确定后，通过5×5窗口大小的中值滤波方式实现盲元替换。为了提高红外图像的对比度，预处理结束后，使用平台直方图均衡化方法对其进行增强。平台直方图均衡化方法采用的是通用算法，这里不再赘述。增强处理完成后再使用最大最小值线性映射法，将红外图像像素值从14bits数据转换成8bits数据。假定在像素值转换步骤中，经平台直方图均衡化方法增强处理后的14bits红外图像灰度范围为[rmin,rmax]，8bits输出图像的动态范围为[smin,smax]，则r到s的线性变换公式为：由于映射关系中用到了rmin和rmax，即输入图像灰度的最大值和最小值，因此该方法被称为最大本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种可见光和红外双波段的图像融合增强方法，其特征在于，包括如下步骤：(a)针对同一目标场景，利用可见光传感器和红外探测器分别采集原始可见光图像和原始红外图像；(b)对采集到的原始可见光图像和原始红外图像分别进行预处理；(c)对预处理后的可见光图像和红外图像进行配准，以使可见光传感器和红外探测器的成像视场趋于一致；(d)利用基于拉普拉斯金字塔分解的融合方法对配准后的图像进行图像融合。

【技术特征摘要】
1.一种可见光和红外双波段的图像融合增强方法，其特征在于，包括如下步骤：(a)针对同一目标场景，利用可见光传感器和红外探测器分别采集原始可见光图像和原始红外图像；(b)对采集到的原始可见光图像和原始红外图像分别进行预处理；(c)对预处理后的可见光图像和红外图像进行配准，以使可见光传感器和红外探测器的成像视场趋于一致；(d)利用基于拉普拉斯金字塔分解的融合方法对配准后的图像进行图像融合。2.根据权利要求1所述的可见光和红外双波段的图像融合增强方法，其特征在于，在步骤(b)中，所述原始红外图像预处理包括两点校正、盲元补偿和中值滤波。3.根据权利要求2所述的可见光和红外双波段的图像融合增强方法，其特征在于，对于两点校正后的输出图像，逐一判断其每一像元的灰度值与该像元邻域像素灰度值均值的差值是否大于预先设定的阈值，差值大于预先设定的阈值的像元定为盲元，盲元位置确定后，通过5×5窗口大小的中值滤波方式实现盲元替换。4.根据权利要求1所述的可见光和红外双波段的图像融合增强方法，其特征在于，在步骤(b)后，进一步包括一对预处理后的红外图像采用平台直方图均衡化方法进行增强的步...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜江辉，陈松林，叶丽婷，傅玉挺，钟庆，杭平平，龚卓君，
申请(专利权)人：浙江大立科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33