基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法技术

本发明专利技术公开了基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法，属于图像融合技术领域，该方法中利用加权引导滤波和引导滤波分解策略，分别提取出纹理层、边缘层和基本层；利用扩展高斯差分模型计算可见光和近红外纹理层及边缘层的差分图，提取梯度信息作为信息互补性权重初始值；并构建引导图用于调整互补权重范围；接着设计映射函数，根据引导图自适应调整融合权重；然后对近红外纹理和边缘层进行自适应小波滤波处理，重构近红外纹理层和边缘层；最后将可见光与近红外的纹理层和边缘层分别进行加权融合，并将融合后的层相加生成最终融合图像。该方法有效利用光谱特性和信息互补性，在保持自然色彩的同时避免颜色失真和边缘伪影。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像融合，更具体的说是涉及一种基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法。

技术介绍

1、随着现代成像技术的进步，利用硅基传感器同时获取可见光和近红外图像，以提供高质量图像的成像系统，在安防监控和医学图像等方面均得到了广泛的应用。特别是在夜间低照度成像条件下，通过增加近红外补光装置可以得到高信噪比、纹理清晰的近红外灰度图像，同时与低信噪比的彩色可见光图像融合，能够得到清晰的适宜于人眼观看，机器处理的图像，进而大大提高了夜间成像系统的工作效率。

2、但根据光谱反射理论，可见光和近红外图像所代表的物理信息之间具有较大的差异。可见光光谱的反射是基于发色分子结构，因此可见光图像是彩色的，适合人类的视觉感知的。然而，近红外光谱反射大多数类型的有机化合物的分子结构信息，即近红外辐射是依赖于物质材质的，没有颜色信息。比如在土壤、潮湿地面等的植被覆盖区域，近红外光谱反射高；在云、水、雪等区域，近红外光谱反射会低。同时，在缺乏光照或者光照不均匀等恶劣成像条件下，不同的光谱反射特性差异导致所成的图像数据差异大，给融合带来了巨大的挑战。

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【技术保护点】

1.一种基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法，其特征在于，所述步骤A中，采用加权引导滤波和引导滤波的方法，逐层分解得到可见光三波段和近红外波段四个波段的纹理层和边缘层，计算公式为：

3.根据权利要求2所述的一种基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法，其特征在于，所述步骤B中，计算可见光三波段与近红外波段的纹理基本层和边缘基本层的差分图，并通过扩展高斯差分模型提取差分图的梯度信息，作为信息互补性权重初始值，计算公式为：

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【技术特征摘要】

1.一种基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法，其特征在于，所述步骤a中，采用加权引导滤波和引导滤波的方法，逐层分解得到可见光三波段和近红外波段四个波段的纹理层和边缘层，计算公式为：

3.根据权利要求2所述的一种基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方法，其特征在于，所述步骤b中，计算可见光三波段与近红外波段的纹理基本层和边缘基本层的差分图，并通过扩展高斯差分模型提取差分图的梯度信息，作为信息互补性权重初始值，计算公式为：

4.根据权利要求3所述的一种基于信息互补的极低照度可见光和近红外图像融合方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李波，李卓，曾峰，浦世亮，郝晓辉，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：