基于低频序列生成的异源图像融合夜视抗晕光方法技术

本发明专利技术为一种基于低频序列生成的异源图像融合夜视抗晕光方法，用于解决现有异源图像融合抗晕光技术对高亮度重要、有用信息的误消除问题，能够有效保留高亮度的有用信息，并合理消除高亮度的晕光信息，提高了夜视晕光场景中融合图像有用信息的完整性及整体视觉效果。本发明专利技术通过构造的低频序列生成模型，将可见光亮度分量与红外图像的低频分量融合为晕光消除程度不同的亮度低频分量图像序列；设计视觉信息最大化隶属度函数，依据光照估计结果对亮度符合人眼视觉的区域赋予较大的权值，将融合图像不同亮度区域均调节到适合人眼观察的范围，使所有的高亮度区域不再晕光，既解决了晕光消除问题，又达到有效保留高亮度重要信息的目的。目的。目的。

【技术实现步骤摘要】
基于低频序列生成的异源图像融合夜视抗晕光方法


[0001]本专利技术属于夜视抗晕光
，主要涉及一种基于低频序列生成的异源图像融合夜视抗晕光方法。

技术介绍

[0002]据统计，夜间会车滥用远光灯导致驾驶员眩目进而引发的交通事故，约占夜间总交通事故的近半数左右。异源图像融合的夜视抗晕光技术，结合了红外图像无晕光和可见光图像色彩细节信息丰富的优点，融合后的图像晕光消除较为彻底、色彩和细节信息丰富，能有效提高夜间驾驶的安全性。
[0003]文献《红外与可见光图像融合的汽车抗晕光系统》将小波变换得到的低频分量加权融合，降低了晕光干扰，但小波变换缺乏对边缘信息的保留，融合图像清晰度欠佳，且采用的加权策略，晕光信息仍参与融合，在强晕光场景存在晕光消除不足的问题。文献《改进IHS
‑
Curvelet变换融合可见光与红外图像抗晕光方法》利用Curvelet变换的各向异性特点，提高了融合图像的清晰度，通过设计低频系数权值自动调节策略，对融合图像高亮度区域分配更高的红外低频权值，较为彻底地消除了晕光，但同时也将一些重要、有用的高亮度信息消除，在消除晕光的同时也造成了新的交通隐患，不利于驾驶员夜间安全行车。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于低频序列生成的异源图像融合夜视抗晕光方法，用于解决现有异源图像融合抗晕光技术对高亮度重要、有用信息的误消除问题，能在保留高亮度重要、有用信息的同时合理消除高亮度的晕光信息，提高融合图像视觉效果。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于低频序列生成的异源图像融合夜视抗晕光方法，包括以下步骤
[0006]步骤1、对同时采集的夜间晕光场景的可见光和红外图像进行配准，得到预处理图像；
[0007]步骤2、对预处理图像进行YUV色彩空间变换得到亮度Y、色度U和饱和度V三个分量；
[0008]步骤3、对亮度分量Y与红外图像进行Curvelet分解，得到亮度分量Y的低频分量L
Y
与高频分量红外图像的低频分量L
IR
与高频分量
[0009]步骤4、构造低频序列生成模型，将亮度低频分量L
Y
与红外低频分量L
IR
融合为晕光消除程度不同的亮度低频序列
[0010]步骤5、采用模值取大的策略融合亮度分量Y与红外图像的高频分量和得到融合后的高频分量
[0011]步骤6、将低频序列中的每一分量分别与融合后高频分量进行Curvelet重构，得到一组晕光消除程度不同的抗晕光亮度分量序列；
[0012]步骤7、通过多尺度高斯核函数与抗晕光亮度分量序列卷积进行光照估计，得到的光照分量序列{I
(0)
,I
(1)
,...,I
(n)
}；
[0013]步骤8、设计视觉信息最大化隶属度函数，根据光照分量序列{I
(0)
,I
(1)
,...,I
(n)
}为适合人眼观察的区域赋予更大的权值，从而确定抗晕光亮度分量序列中每个分量参与融合的权重，进而对序列加权求和得到新的亮度分量Y'；
[0014]步骤9、将新的亮度分量Y'和原始的色调U、饱和度V分量进行YUV逆变换，输出融合图像。
[0015]进一步的，上述步骤4的具体步骤是
[0016]步骤4.1、计算第n次迭代的约束因子
[0017]步骤4.2：计算第n次的晕光阈值β
n
，并通过β
n
将低频分量L
Y
划分为晕光与非晕光区域；
[0018]若低频分量L
Y
中某一点L
Y
(x,y)≥β
n
，则像素(x,y)在第n个生成的低频分量中处于晕光区域；
[0019]若L
Y
(x,y)<β
n
，则该像素处于非晕光区域；
[0020]步骤4.3、在非晕光区域，设计像素均值先验策略，计算第n次迭代的红外低频系数权值
[0021]步骤4.4、在晕光区域，设计非线性红外低频权值调节策略，计算第n次迭代的红外低频系数权值
[0022]步骤4.5、生成第n个融合低频分量
[0023][0024]式中，L
IR
(x,y)为红外低频分量在(x,y)处的像素值。ω
IR
(n)为第n次迭代的红外低频权值矩阵，表示为：
[0025][0026]步骤4.6、判断约束因子是否满足
[0027]若不满足，重复步骤4.1～4.5生成新的低频分量；
[0028]若满足，则停止迭代并输出低频序列
[0029]进一步的，上述步骤8的具体步骤是
[0030]步骤8.1、计算抗晕光序列中第n个分量的权值矩阵W
n
(x,y)为：
[0031][0032]步骤8.2、新的亮度分量Y'为：
[0033][0034]式中，M表示抗晕光序列Y
AH
的分量个数。
[0035]进一步的，上述步骤4.1中，计算第n次迭代的约束因子
[0036][0037]式中，N表示亮度低频分量L
Y
的像素数，N
*
表示L
Y
中大于其像素均值的像素数。
[0038]进一步的，上述步骤4.2中，计算第n次的晕光阈值β
n
：
[0039][0040]式中，与分别表示L
Y
的像素均值与最大值，为初始的约束因子。
[0041]进一步的，上述步骤4.3中，在非晕光区域，计算第n次迭代的红外低频系数权值
[0042][0043]式中，分别表示非晕光区域的亮度低频分量L
Y
、红外低频分量L
IR
的像素均值，为非晕光区域的初始低频系数权值。
[0044]进一步的，上述取0.3。
[0045]进一步的，上述步骤4.4中，在晕光区域，计算第n次迭代的红外低频系数权值
[0046][0047]式中，p为亮度低频分量L
Y
在(x,y)处的像素值，r为调节因子。
[0048]以晕光临界阈值为基准，将亮度低频分量L
Y
的像素值映射到区间[a,b]，映射后的亮度低频分量L
Y
′
(x,y)为：
[0049][0050]进一步的，上述r取75；映射区间为[0,5]。
[0051]与现有技术相比，本专利技术具有的优点和效果是：
[0052]1、本专利技术能够有效保留高亮度的有用信息，并合理消除高亮度的晕光信息，提高了夜视晕光场景中融合图像有用信息的完整性及整体视觉效果。
[0053]2、本专利技术所构造的低频序列生成模型，能够依据亮度分量的低频信息输出晕光信
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于低频序列生成的异源图像融合夜视抗晕光方法，其特征在于：包括以下步骤步骤1、对同时采集的夜间晕光场景的可见光和红外图像进行配准，得到预处理图像；步骤2、对预处理图像进行YUV色彩空间变换得到亮度Y、色度U和饱和度V三个分量；步骤3、对亮度分量Y与红外图像进行Curvelet分解，得到亮度分量Y的低频分量L
Y
与高频分量红外图像的低频分量L
IR
与高频分量步骤4、构造低频序列生成模型，将亮度低频分量L
Y
与红外低频分量L
IR
融合为晕光消除程度不同的亮度低频序列步骤5、采用模值取大的策略融合亮度分量Y与红外图像的高频分量和得到融合后的高频分量步骤6、将低频序列中的每一分量分别与融合后高频分量进行Curvelet重构，得到一组晕光消除程度不同的抗晕光亮度分量序列；步骤7、通过多尺度高斯核函数与抗晕光亮度分量序列卷积进行光照估计，得到的光照分量序列{I
(0)
,I
(1)
,...,I
(n)
}；步骤8、设计视觉信息最大化隶属度函数，根据光照分量序列{I
(0)
,I
(1)
,...,I
(n)
}为适合人眼观察的区域赋予更大的权值，从而确定抗晕光亮度分量序列中每个分量参与融合的权重，进而对序列加权求和得到新的亮度分量Y'；步骤9、将新的亮度分量Y'和原始的色调U、饱和度V分量进行YUV逆变换，输出融合图像。2.根据权利要求1所述的基于低频序列生成的异源图像融合夜视抗晕光方法，其特征在于，所述步骤4的具体步骤是步骤4.1、计算第n次迭代的约束因子步骤4.2：计算第n次的晕光阈值β
n
，并通过β
n
将低频分量L
Y
划分为晕光与非晕光区域；若低频分量L
Y
中某一点L
Y
(x,y)≥β
n
，则像素(x,y)在第n个生成的低频分量中处于晕光区域；若L
Y
(x,y)<β
n
，则该像素处于非晕光区域；步骤4.3、在非晕光区域，设计像素均值先验策略，计算第n次迭代的红外低频系数权值步骤4.4、在晕光区域，设计非线性红外低频权值调节策略，计算第n次迭代的红外低频系数权值步骤4.5、生成第n个融合低频分量步骤4.5、生成第n个融合低频分量式中，L
IR
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭全民，梁嘉豪，高嵩，田英侠，王晗蕾，朱楠，杨帆，钱雅鑫，
申请(专利权)人：西安工业大学，
类型：发明
国别省市：