应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置，涉及舰船检测技术领域，该方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像分别是待检测景象的中波红外图像和长波红外图像；将第一图像和第二图像分别采用小波‑Contourlet变换得到两个图像组，图像组中包括第一图像或第二图像的多尺度多方向四层分解图像；在两个图像组中的同一层分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；重构四个融合图像层得到待检测景象的拍摄图像。中长波红外图像的融合增强捕获待检测景象的实时性和机动性，缓解现有舰船检测技术实时性和机动性较差的技术问题。

Medium long wave infrared image fusion method and device applied to ship detection field under sea and sky background

The invention provides a medium-long wave infrared image fusion method and apparatus for the field of ship detection under sea-sky background, which relates to the technical field of ship detection. The method comprises acquiring a first image and a second image, and the first image and the second image are respectively a medium-wave infrared image and a long-wave infrared image of the scene to be detected; and the first image and the second image are respectively a medium-wave infrared image and a long-wave infrared image of the scene to be The image and the second image are decomposed into two image groups by wavelet_Contourlet transform. The image group includes the first image or the second image with multi-scale and multi-direction four-level decomposition. The PCNN global coupling property and synchronous pulse distribution property are used on the decomposed image of the same layer in the two image groups, and the structural similarity is combined. Four fusion image layers are obtained by fusing operator, and four fusion image layers are reconstructed to obtain the captured images of the scene to be detected. The fusion of medium and long wave infrared images can enhance the real-time and maneuverability of capturing the scene to be detected, and alleviate the technical problems of poor real-time and maneuverability of existing ship detection technology.

【技术实现步骤摘要】
应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置
本专利技术涉及舰船检测
，尤其是涉及一种应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置。
技术介绍
海面舰船目标的识别与监测是国家海洋监测任务的重要环节，对于国家经济发展、环境保护、海洋权益维护及军事力量的发展都有十分重要的意义。现如今，海上舰船检测与动态监测应用对相关监视监控系统的“实时性”与“机动性”提出了更高的要求。现有的舰船检测技术，从硬件技术上来说，低轨道卫星在观测范围、实时性、连续性动态观测方面已难以满足相关应用的需求；而高分辨率地球同步轨道遥感技术尚处于发展阶段，在海上舰船监视监测应用方面，尚未深入开展研究。从检测方法上来说，红外目标检测的方法主要采用了单帧检测和多帧确认相结合的思想，在连续性动态观测方面已难以满足相关应用的需求。针对现有舰船检测技术实时性和机动性较差的技术问题，目前缺乏有效的解决方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置，以缓解现有舰船检测技术实时性和机动性较差的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种应用于舰船检测的中长波红外图像融合方法，包括：获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像分别是待检测景象的中长波红外图像；将所述第一图像和所述第二图像分别采用小波-Contourlet变换得到两个图像组，所述图像组中包括所述第一图像或所述第二图像的多尺度多方向四层分解图像；在两个所述图像组中的同一层所述分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；将四个所述融合图像层进行重构，得到所述待检测景象的拍摄图像。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，将所述第一图像和所述第二图像分别采用小波-Contourlet变换得到两个图像组，包括：对所述第一图像和所述第二图像在空间上进行配准，得到第一新图像和第二新图像；对所述第一新图像进行WBCT运算，得到第一图像组，且所述第一图像组包括所述第一新图像多尺度多方向的三个高频分量的子带及一个低频分量的子带；对所述第二新图像进行WBCT运算，得到第二图像组，且所述第二图像组包括所述第二新图像多尺度多方向的三个高频分量的子带及一个低频分量的子带，其中，所述第一图像组和所述第二图像组所属于两个所述图像组。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，在两个所述图像组中的同一层所述分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层，包括：构造两个结构相同的PCNN，且设定所述PCNN的预设网络参数，其中，一个所述PCNN与一个所述图像组相对应；在两个所述图像组的同一层所述分解图像上分别运行相应的所述PCNN，得到对应图像的索引图；采用预设融合策略，得到四个所述融合图像层，其中，所述预设融合策略为基于区域结构相似度和索引图值而进行融合的融合策略。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，在两个所述图像组的同一层所述分解图像上分别运行相应的所述PCNN，得到对应图像的索引图，包括：通过所述预设网络参数得到所述PCNN的最大运行次数和阈值查找表；基于所述最大运行次数和所述阈值查找表，在两个所述图像组的同一层所述分解图像上分别运行相应的所述PCNN，得到对应图像的索引图。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，将四个所述融合图像层进行重构，得到所述待检测景象的拍摄图像，包括：对四个所述融合图像层进行反WBCT运算，以将四个所述融合图像层重构成一个重构图像；将所述重构图像确定为所述待检测景象的拍摄图像。第二方面，本专利技术实施例还提供一种应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合装置，包括：获取模块，用于获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像分别是待检测景象的中长波红外图像；变换模块，用于将所述第一图像和所述第二图像分别采用小波-Contourlet变换得到两个图像组，所述图像组中包括所述第一图像或所述第二图像的多尺度多方向四层分解图像；融合模块，用于在两个所述图像组中的同一层所述分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；重构模块，用于将四个所述融合图像层进行重构，得到所述待检测景象的拍摄图像。本专利技术实施例带来了以下有益效果：该应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法包括：获取第一图像和第二图像，其中，第一图像和第二图像分别是待检测景象的中长波红外图像；然后，将第一图像和第二图像分别采用小波-Contourlet变换得到两个图像组，图像组中包括第一图像或第二图像的多尺度多方向四层分解图像，在两个图像组中的同一层分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层，将四个融合图像层进行重构，得到待检测景象的拍摄图像。该应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法在红外目标检测中的“单帧检测与多帧确认相结合”思想的基础上进行改进，将待检测景象被拍摄到的原始中长波红外图像的有效信息结合到一起，实现将多帧的信息融合在一起的目的，在保证待检测景象的图像信息真实有效的前提下，减缩了“单帧检测与多帧确认相结合”思想中检测和对比的过程，提高了检测过程的效率和准确性，从而实现了检测实时性的提高，有利于应对检测机动性的高要求，将该图像融合方法应用于舰船检测领域，从而缓解了现有舰船检测技术实时性和机动性较差的技术问题。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一提供的一种应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法的流程图；图2为本专利技术实施例一提供的一种在两个所述图像组的同一层所述分解图像上分别运行相应的所述PCNN，得到对应图像的索引图的方法流程图；图3为本专利技术实施例二提供的一种应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合装置的结构框图；图4为本专利技术实施例二提供的一种融合模块的结构框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。现有的舰船检测技术，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法，其特征在于，包括：获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像分别是待检测景象的中波红外图像和长波红外图像；将所述第一图像和所述第二图像分别采用小波‑Contourlet变换得到两个图像组，所述图像组中包括所述第一图像或所述第二图像的多尺度多方向四层分解图像；在两个所述图像组中的同一层所述分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；将四个所述融合图像层进行重构，得到所述待检测景象的拍摄图像。

【技术特征摘要】
1.一种应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法，其特征在于，包括：获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像分别是待检测景象的中波红外图像和长波红外图像；将所述第一图像和所述第二图像分别采用小波-Contourlet变换得到两个图像组，所述图像组中包括所述第一图像或所述第二图像的多尺度多方向四层分解图像；在两个所述图像组中的同一层所述分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；将四个所述融合图像层进行重构，得到所述待检测景象的拍摄图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一图像和所述第二图像分别采用小波-Contourlet变换得到两个图像组，包括：对所述第一图像和所述第二图像在空间上进行配准，得到第一新图像和第二新图像；对所述第一新图像进行WBCT运算，得到第一图像组，且所述第一图像组包括所述第一新图像多尺度多方向的三个高频分量的子带及一个低频分量的子带；对所述第二新图像进行WBCT运算，得到第二图像组，且所述第二图像组包括所述第二新图像多尺度多方向的三个高频分量的子带及一个低频分量的子带，其中，所述第一图像组和所述第二图像组所属于两个所述图像组。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在两个所述图像组中的同一层所述分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层，包括：构造两个结构相同的PCNN，且设定所述PCNN的预设网络参数，其中，一个所述PCNN与一个所述图像组相对应；在两个所述图像组的同一层所述分解图像上分别运行相应的所述PCNN，得到对应图像的索引图；采用预设融合策略，得到四个所述融合图像层，其中，所述预设融合策略为基于区域结构相似度和索引图值而进行融合的融合策略。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在两个所述图像组的同一层所述分解图像上分别运行相应的所述PCNN，得到对应图像的索引图，包括：通过所述预设网络参数得到所述PCNN的最大运行次数和阈值查找表；基于所述最大运行次数和所述阈值查找表，在两个所述图像组的同一层所述分解图像上分别运行相应的所述PCNN，得到对应图像的索引图。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将四个所述融合图像层进行重构，得到所述待检测景象的拍摄图像，包括：对四个所述融合...

【专利技术属性】
技术研发人员：高昆，赵天择，周颖婕，宋亚军，豆泽阳，王静，王广平，
申请(专利权)人：北京理工大学，北京环境特性研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11