一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法及系统，包括获取待融合的红外图像和可见光图像；基于预先训练的生成对抗网络对所述红外图像进行超分辨处理，获得高分辨率红外图像；基于小波变换分别对所述高分辨率红外图像及可见光图像进行低频和高频信息提取；基于预设融合规则，对获得的高分辨率红外图像和可见光图像的低频信息和高频信息分别进行融合，获得融合的低频信息和高频信息；基于融合的低频信息和高频信息，进行小波系数提取；对获取的小波系数进行小波逆变换，获得红外图像与可见光图像的融合图像。红外图像与可见光图像的融合图像。红外图像与可见光图像的融合图像。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法及系统


[0001]本专利技术属于图像融合
，尤其涉及一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]图像融合是将不同的图像进行数据合并，实现融合多个图像中的冗余信息互补，进一步优化图像来实现对图像的更多分析。图像融合技术发展至今，可以分为三个不同的融合层次：像素级融合、特征级融合、决策级融合。并且在不同融合层次上方法也可以分成基于传统的图像处理方法、基于深度学习的方法等。
[0004]图像融合是使用多源的通道信息来合成最终的图像结果，提高图像中包含的信息。图像融合技术一般可以分为三个步骤：多源通道图像配准、图像预处理、信息融合。专利技术人发现，目前图像融合技术主要存在以下技术问题：
[0005](1)对于多源通道图像，获取图像时一般只是使用可见光图像或者红外图像，而且对于图像的输入有严格的限定条件，要求图像经过配准操作且分辨率、尺寸均保持一致，对于不同分辨率的红本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括：获取待融合的红外图像和可见光图像；基于预先训练的生成对抗网络对所述红外图像进行超分辨处理，获得高分辨率红外图像；基于小波变换分别对所述高分辨率红外图像及可见光图像进行低频和高频信息提取；基于预设融合规则，对获得的高分辨率红外图像和可见光图像的低频信息和高频信息分别进行融合，获得融合的低频信息和高频信息；基于融合的低频信息和高频信息，进行小波系数提取；对获取的小波系数进行小波逆变换，获得红外图像与可见光图像的融合图像。2.如权利要求1所述的一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述生成对抗网络的训练，具体为：构建训练数据集，数据集中的样本包括低分辨率图像及其对应高分辨率图像组成的数据对；利用所述训练数据集对所述生成对抗网络进行训练，其输入为低分辨率图像，输出为高分辨率图像；获得训练好的生成对抗网络。3.如权利要求1所述的一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述基于预先训练的生成对抗网络对所述红外图像进行超分辨处理，仅利用所述生成对抗网络的生成器。4.如权利要求1所述的一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，基于小波变换分别对所述高分辨率红外图像及可见光图像进行低频和高频信息提取，具体为：基于小波变换分别对所述高分辨率红外图像及可见光图像进行低通和高通滤波，获得图像的低频和高频信息。5.如权利要求1所述的一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述融合规则包括低频信息融合规则和高频信息融合规则。6.如权利要求5所述的一种基于超分辨的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述低频信息融合规则具体为：C
J
(F，p)＝aC
J
(A，p)+(1
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨阳，王绍庆，刘云霞，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：