一种基于变分原理的红外与可见光图像融合方法、系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于变分原理的红外与可见光图像融合方法、系统，该方法包括：构建基于变分原理的图像融合模型；准备数据集，将配准好的红外图像u和可见光图像v输入到基于变分原理的图像融合模型中，得到融合图像s，该融合图像保留了u的热辐射信息和v的详细外观信息；使用增广拉格朗日方法求解基于变分原理的图像融合模型，得到融合图像与可见光图像的差q

【技术实现步骤摘要】
一种基于变分原理的红外与可见光图像融合方法、系统


[0001]本专利技术属于图像融合
，具体涉及一种基于变分原理的红外与可见光图像融合方法、系统。

技术介绍

[0002]图像融合的目标是协同利用多源图像信息，使得不同形式的信息相互补充，以获取对同一事物更本质的认识。图像融合技术包括五类：多视点图像融合、多模态图像融合、多时相图像融合、多焦点图像融合和基于图像融合的图像恢复。红外和可见光图像融合作为图像融合领域不可或缺的重要分支，属于多模态图像融合，它在夜视技术和安全监控中发挥着重要作用。
[0003]红外与可见光图像融合属于像素级图像融合的范畴。为了解决像素级融合问题，在过去的几十年里提出了许多方法，包括LP(Laplacian pyramid,拉普拉斯金字塔)、DWT(Discrete Wavelet Transform,离散小波变换)、DTCWT(Dual Tree
‑
Complex Wavelet Transform,双树复小波变换)、CVT(Curvelet Transform,曲波变换)、NSCT(No本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于变分原理的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括：S1、构建基于变分原理的图像融合模型；S2、准备数据集，将配准好的红外图像u和可见光图像v输入到基于变分原理的图像融合模型中；S3、使用增广拉格朗日方法求解基于变分原理的图像融合模型，得到融合图像与可见光图像的差q
*
；S4、通过关系式s
*
＝q
*
+v得到融合图像s
*
，并将s
*
的范围归一化为[0,1]，即为最终的融合图像，输出保存。2.根据权利要求1所述的基于变分原理的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，步骤S1中，构建基于变分原理的图像融合模型的具体内容为：势函数φ
a
的具体公式为：其中，x是积分变量，其积分区域为Ω；a>0，|x|≤a表示s
‑
v的梯度较小区域，|x|>a表示s
‑
v的梯度较大的区域；在的区域中，利用Tikhonov正则化对s
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v施加比总变分增长率更高的正则性；在的区域中，正则化子的增长率低于全变差的增长率；得到基于变分原理的图像融合模型，具体表达为：其中，s表示融合图像，α和λ是非负参数，u表示红外图像，v表示可见光图像，s
*
是最终的融合图像；利用最小化泛函约束融合图像与红外图像相似的像素强度保持热辐射信息，利用最小化泛函约束融合图像与可见光图像相似的灰度梯度和像素强度保持图像的边缘和纹理的外观信息。3.根据权利要求1所述的基于变分原理的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，步骤S3中，具体求解过程如下：S301、引入两个变量q和p，定义q＝s
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v，将图像融合模型看做是带有约束的约束优化问题，具体公式为：S302、使用增广拉格朗日泛函将约束优化问题转化为无约束优化问题，具体公式为：
其中，γ1>0是惩罚参数，是拉格朗日乘子，Ω＝{(i,j)|1≤i≤M,1≤j≤N}是离散化的图像区域；S303、初始化p0＝0和此时q子问题具体公式为：采用欧拉
‑
拉格朗日方程得到其极小值解：在拉普拉斯卷积核
△
含有的矩阵中，
‑
4是矩阵中心位置元素，在
‑
4的左侧和上方划线将矩阵分为四个部分，即左上、右上、左下和右下；设定图像大小为(dataW，dataH)，将拉普拉斯卷积核扩展到图像大小(dataW，dataH)；将拉普拉斯卷积核中的左上、右上、左下和右下四部分的元素按顺时针顺序摆放在扩展的拉普拉斯卷积核中，其中中心位置元素
‑
4摆放在扩展的拉普拉斯卷积核的第一行第一列的位置；其余位置元素填充为0；图像在右侧和下方两个维度上从(dataW...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨文莉，黄忠亿，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：