图像融合方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种图像融合方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取待融合的可见光图像和红外图像；对所述可见光图像进行亮色分离，提取出亮度分量和色度分量；将可见光图像的亮度分量与红外图像进行亮度融合，得到亮度融合结果；根据所述亮度融合结果与可见光图像的色度分量进行图像重建，得到融合图像。通过执行本技术方案，可以通过对可见光图像的亮度分量和红外图像的亮度分量进行亮度融合，实现提高融合后得到的图像的信噪比和对比度的效果，并且可以对于边缘信息进行较好的保留的目的。

【技术实现步骤摘要】
图像融合方法、装置、介质及电子设备
本申请实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种图像融合方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
随着科技水平的迅速发展，图像处理的方法和技术也在逐步完善。采集图像数据的手段不断完善，图像融合已经运用于较多领域。图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率，改善计算机解译精度和可靠性，提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。现有的图像融合技术大多是对源图像进行简单的融合，很少考虑到源图像在亮度或结构上的不一致问题，导致融合后的图像色彩失真，边缘模糊或噪声明显。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像融合方法、装置、介质及电子设备，可以通过对可见光图像的亮度分量和红外图像的亮度分量进行亮度融合，实现提高融合后得到的图像的信噪比和对比度的效果，并且可以达到对于边缘信息进行较好的保留的目的。第一方面，本申请实施例提供了一种图像融合方法，该方法包括：获取待融合的可见光图像和红外图像；对所述可见光图像进行亮色分离，提取出亮度分量和色度分量；将可见光图像的亮度分量与红外图像进行亮度融合，得到亮度融合结果；根据所述亮度融合结果与可见光图像的色度分量进行图像重建，得到融合图像。可选的，将可见光图像的亮度分量与红外图像进行亮度融合，得到亮度融合结果，包括：根据可见光图像的亮度分量对所述红外图像进行校正，得到校正后的红外图像；分别对所述可见光图像的亮度分量和校正后的红外图像进行分层处理，并按照分层处理后的各层对应融合；对各层对应融合的结果进行叠加，得到亮度融合结果。可选的，根据可见光图像的亮度分量对所述红外图像进行校正，得到校正后的红外图像，包括：根据红外图像中的目标像素点的位置，确定可见光图像的亮度分量参考像素点的位置；根据以参考像素点为中心的预设范围邻域块，以及以目标像素点为中心的预设范围邻域块，确定目标像素点的亮度校正结果，并遍历红外图像的所有像素点，得到校正后的红外图像。可选的，根据以参考像素点为中心的预设范围邻域块，以及以目标像素点为中心的预设范围邻域块，确定目标像素点的亮度校正结果，包括：采用如下公式确定目标像素点的亮度校正结果；Yir'(i)＝Yvis(i)αi(1)+αi(2)；其中，Yir'(i)为目标像素点的亮度校正结果，Yvis(i)为参考像素点的亮度值；αi(1)和αi(2)为αi矩阵的第一个数值和第二个数值；其中，其中，Wi为预设权重矩阵，Qi为以目标像素点为中心的预设范围邻域块内各像素点的亮度值与数值1构成的矩阵；pi为以参考像素点为中心的预设范围邻域块的亮度值构成的矩阵；I为单位矩阵；为目标像素点的亮度值与以目标像素点为中心的预设范围邻域块内各像素点的亮度值均值的比，构成的局部对比因子。可选的，分别对所述可见光图像的亮度分量和校正后的红外图像进行分层处理，并按照分层处理后的各层对应融合，包括：对所述可见光图像的亮度分量分层为可见光亮度基础层和可见光亮度细节层，对所述校正后的红外图像分层为红外图像基础层和红外图像细节层；将可见光亮度基础层与红外图像基础层进行融合，并将可见光亮度细节层与红外图像细节层进行融合。可选的，将可见光亮度基础层与红外图像基础层进行融合，包括：通过高通滤波确定可见光亮度基础层与红外图像基础层的区域显著性矩阵，根据所述区域显著性矩阵确定可见光亮度基础层第一权重与红外图像基础层第一权重根据预设最佳亮度值确定可见光亮度基础层第二权重与红外图像基础层第二权重根据可见光亮度基础层第一权重和可见光亮度基础层第二权重确定可见光亮度基础层融合权重；根据红外图像基础层第一权重和红外图像基础层第二权重确定红外图像基础层融合权重；根据所述可见光亮度基础层融合权重和所述红外图像基础层融合权重，对可见光亮度基础层与红外图像基础层进行融合。可选的，将可见光亮度细节层与红外图像细节层进行融合，包括：计算可见光亮度细节层的边缘强度矩阵和红外图像细节层的边缘强度矩阵，并基于边缘强度矩阵，确定可见光亮度细节层第一权重和红外图像细节层第一权重根据预设最佳边缘强度值确定可见光亮度细节层第二权重和红外图像细节层第二权重根据可见光亮度细节层第一权重和可见光亮度细节层第二权重确定可见光亮度细节层融合权重；根据红外图像细节层第一权重和红外图像细节层第二权重确定红外图像细节层融合权重；根据所述可见光亮度细节层融合权重和所述红外图像细节层融合权重，对可见光亮度细节层与红外图像细节层进行融合。第二方面，本申请实施例提供了一种图像融合装置，该装置包括：图像获取模块，用于获取待融合的可见光图像和红外图像；亮色分离模块，用于对所述可见光图像进行亮色分离，提取出亮度分量和色度分量；亮度融合模块，用于将可见光图像的亮度分量与红外图像进行亮度融合，得到亮度融合结果；亮色重建模块，用于根据所述亮度融合结果与可见光图像的色度分量进行图像重建，得到融合图像。第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的图像融合方法。第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的图像融合方法。本申请实施例所提供的技术方案，获取待融合的可见光图像和红外图像；对所述可见光图像进行亮色分离，提取出亮度分量和色度分量；将可见光图像的亮度分量与红外图像进行亮度融合，得到亮度融合结果；根据所述亮度融合结果与可见光图像的色度分量进行图像重建，得到融合图像。通过采用本申请所提供的技术方案，可以通过对可见光图像的亮度分量和红外图像的亮度分量进行亮度融合，实现提高融合后得到的图像的信噪比和对比度的效果，并且可以对于边缘信息进行较好的保留的目的。附图说明图1是本申请实施例提供的图像融合方法的流程图；图2是本申请实施例提供的图像融合流程示意图；图3是本申请实施例提供的亮度融合流程示意图；图4是本申请实施例提供的图像融合装置的结构示意图；图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：/n获取待融合的可见光图像和红外图像；/n对所述可见光图像进行亮色分离，提取出亮度分量和色度分量；/n将可见光图像的亮度分量与红外图像进行亮度融合，得到亮度融合结果；/n根据所述亮度融合结果与可见光图像的色度分量进行图像重建，得到融合图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：
获取待融合的可见光图像和红外图像；
对所述可见光图像进行亮色分离，提取出亮度分量和色度分量；
将可见光图像的亮度分量与红外图像进行亮度融合，得到亮度融合结果；
根据所述亮度融合结果与可见光图像的色度分量进行图像重建，得到融合图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将可见光图像的亮度分量与红外图像进行亮度融合，得到亮度融合结果，包括：
根据可见光图像的亮度分量对所述红外图像进行校正，得到校正后的红外图像；
分别对所述可见光图像的亮度分量和校正后的红外图像进行分层处理，并按照分层处理后的各层对应融合；
对各层对应融合的结果进行叠加，得到亮度融合结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据可见光图像的亮度分量对所述红外图像进行校正，得到校正后的红外图像，包括：
根据红外图像中的目标像素点的位置，确定可见光图像的亮度分量参考像素点的位置；
根据以参考像素点为中心的预设范围邻域块，以及以目标像素点为中心的预设范围邻域块，确定目标像素点的亮度校正结果，并遍历红外图像的所有像素点，得到校正后的红外图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据以参考像素点为中心的预设范围邻域块，以及以目标像素点为中心的预设范围邻域块，确定目标像素点的亮度校正结果，包括：
采用如下公式确定目标像素点的亮度校正结果；
Yir'(i)＝Yvis(i)αi(1)+αi(2)；
其中，Yir'(i)为目标像素点的亮度校正结果，Yvis(i)为参考像素点的亮度值；αi(1)和αi(2)为αi矩阵的第一个数值和第二个数值；
其中，αi∈R2×1；
其中，Wi为预设权重矩阵，Qi为以目标像素点为中心的预设范围邻域块内各像素点的亮度值与数值1构成的矩阵；pi为以参考像素点为中心的预设范围邻域块的亮度值构成的矩阵；I为单位矩阵；为目标像素点的亮度值与以目标像素点为中心的预设范围邻域块内各像素点的亮度值均值的比，构成的局部对比因子。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别对所述可见光图像的亮度分量和校正后的红外图像进行分层处理，并按照分层处理后的各层对应融合，包括：
对所述可见光图像的亮度分量分层为可见光亮度基础层和可见光亮度细节层，对所述校正后的红外图像分层为红外图像基础层和...

【专利技术属性】
技术研发人员：张娅楠，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33