【技术实现步骤摘要】
基于边缘信息增强的偏振差分与光强图像多尺度融合方法
本专利技术涉及一种图像处理技术，特别是一种基于边缘信息增强的偏振差分与光强图像多尺度融合方法。
技术介绍
复杂背景下的目标探测是军事领域和民用领域的重要研究课题，图像融合可以利用图像间的冗余信息和互补信息，突出图像中的有用信息，使得对同一场景的图像描述更加准确、全面。因此，图像融合技术是复杂背景下后续目标检测、识别及跟踪的基础。目前，图像融合技术一般分为两类，基于空间域的图像融合和基于变换域的图像融合。前者针对像素灰度值进行，如加权平均、主成分分析等；后者先对图像做相应的变换，在变换域内对系数进行相应的处理，再反变换得到融合图像，如金字塔变换融合法、小波变换融合法等。(1)加权平均法是对原图像的像素值直接取相同的权值，然后进行加权平均得到融合图像的像素值。它具有简单易实现、运算速度快的优点，并能提高融合图像的信噪比，但是这种方法削弱了图像中的细节信息，降低了图像的对比度，在一定程度上使图像中的边缘变得模糊，应用范围有限，处理差异悬殊的图像效果不好，在多数应用场合难以取得满意的融合效果。(2)主成分分析法是将待融合...
【技术保护点】
1.一种基于边缘信息增强的偏振差分与光强图像多尺度融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用偏振成像系统分别采集三个不同偏振角度的光强图像I1、I2、I3；步骤2，对三个不同偏振角度的光强图像进行灰度化处理；步骤3，对于灰度化处理的三幅不同偏振角度的光强图像，通过偏振信息解析获得光强图像I0，以及通过基于最小互信息的偏振差分成像法得到偏振差分图像；步骤4，对步骤3获得的光强图像I0，先采用BM3D算法去噪，再采用引导滤波增强；对步骤3的偏振差分图像先进行仿射变换，再采用BM3D算法去噪；步骤5，对经过步骤4处理的光强图像和偏振差分图像分别采用双树复小波变换进行分解，得...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘信息增强的偏振差分与光强图像多尺度融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用偏振成像系统分别采集三个不同偏振角度的光强图像I1、I2、I3；步骤2，对三个不同偏振角度的光强图像进行灰度化处理；步骤3，对于灰度化处理的三幅不同偏振角度的光强图像，通过偏振信息解析获得光强图像I0，以及通过基于最小互信息的偏振差分成像法得到偏振差分图像；步骤4，对步骤3获得的光强图像I0，先采用BM3D算法去噪，再采用引导滤波增强；对步骤3的偏振差分图像先进行仿射变换，再采用BM3D算法去噪；步骤5，对经过步骤4处理的光强图像和偏振差分图像分别采用双树复小波变换进行分解，得到光强图像和偏振差分图像的高频系数和低频系数；步骤6，对步骤5得到的两幅待融合图像的高频系数中在不同分解层上不同方向的高频系数图像采用基于边缘检测的图像融合规则进行融合，得到融合后的高频系数；对步骤5得到的两幅待融合图像的低频系数中不同方向的低频系数图像采用基于区域方差和方差匹配度的融合规则，得到融合后的低频系数；步骤7，对步骤6中融合后的高频系数和低频系数采用双树复小波逆变换重构，重构图像即为融合图像。2.根据权利要1求所述的方法，其特征在于，步骤3中的基于最小互信息的偏振差分成像法具体步骤如下：步骤3.1，对于偏振态为Si＝[IiQiUiVi]T的入射光波，当经过透光轴与参考坐标夹角为β的理想线偏振片后，出射光波的偏振态So＝[IoQoUoVo]T为则步骤3.2，将步骤2中的三幅不同偏振角度的光强图I1、I2、I3代入(2)式，联立求出常量Ii、Qi、Ui；步骤3.3，将常量Ii、Qi、Ui代入(2)式中，解析出偏振片透光轴与所选参考坐标系成任意夹角β时的出射光强图像Io(β)；步骤3.4，以归一化互信息为评价指标，找到最大不相关的两幅出射光强图像Io1和Io2，两幅图像的归一化互信息数值最小时即两幅图像为最大不相关；步骤3.5，按照式IPD(x,y)＝|Io1-Io2|进行差分分解，得到待...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘磊，赵如雪，姜山，陈旭，冯澍，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。