一种基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像信息处理技术领域，尤其是涉及一种基于引导滤波的红外图像与 可见光图像融合的方法。
【背景技术】
[0002] 多传感器图像融合技术，是指将不同传感器获得的同一场景的图像或同一传感器 在不同时刻获得的同一场景的图像，经过去噪、时间配准、空间配准和重采样后，再运用某 种融合技术得到一幅合成图像的过程。相对于单个传感器信号的信息来讲，由于来自多个 传感器信号所提供的信息具有冗余性和互补性，可通过对多源信息的融合，克服单一传感 器在光谱、空间分辨率等方面存在的局限性，获得包含各个源图像特征信息的质量更好的 图像，最大限度地获取目标场景的信息描述，有利于对特定事件和现象进行定位、识别和解 释。
[0003] 图像的多尺度分解过程与计算机视觉和人眼视觉系统中由粗到细认识事物的过 程十分相似，因此，基于多尺度分解的图像融合算法得到了越来越多学者的重视，也成为目 前应用非常广泛并且极其重要的一类算法。以小波变换和金字塔分解为代表的多尺度分 析方法在红外与可见光图像融合中取得了巨大成功，但这两种算法也存在各自的缺点和不 足：金字塔分解使不同层次间的数据具有相关性，经金字塔分解后图像的大小是源图像的 4/3,增加了数据量，可能会引入虚假信息；而小波变换只有水平、垂直和对角3个高频方向 信息，不具有各向异性，无法精确地表达图像的边缘、线状特征，并且由于缺乏平移不变性， 图像边缘存在块状效应。非线性滤波在平滑图像时能够克服这一缺点，其在分解过程中可 较好地消除在边缘处产生的块效应，保持图像的边缘。目前应用较广的非线性滤波是双边 滤波，但双边滤波在一个像素周围（通常是边缘附近）有很多相似的像素时，高斯平均权重 不稳定，在边缘处会产生不希望的轮廓，并且双边滤波的计算效率较低。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的就是提供一种基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合的方法， 既可以保留红外图像中热目标的边缘和热辐射特征，又可以保留可见光图像中的场景细节 特征，最大程度地增加融合图像的信息含有量，提高融合图像的质量。
[0005] 本发明的目的是这样实现的：一种基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合的 方法，包括如下步骤：
[0006] a、利用引导滤波器对红外图像进行多尺度分解，得到一个红外低频子带图像和若 干不同尺度的红外高频子带图像；利用多尺度引导滤波器对可见光图像进行多尺度分解， 得到一个可见光低频子带图像和若干不同尺度的可见光高频子带图像；分解得到的红外高 频子带图像的尺度数与可见光高频子带图像的尺度数相同；
[0007] b、利用非下采样方向滤波器组对红外高频子带图像进行方向滤波，得到每一尺度 上若干不同方向的红外高频方向子带图像；利用非下采样方向滤波器组对可见光高频子带 图像进行方向滤波，得到每一尺度上若干不同方向的可见光高频方向子带图像；每一尺度 上若干不同方向的红外高频方向子带图像与相同尺度上的可见光高频方向子带图像在方 向上--对应；
[0008]c、采用基于显著性的融合规则，对每一尺度上同一方向的红外高频方向子带图像 与可见光高频方向子带图像进行融合处理，得到相应方向上融合后的高频方向子带图像；
[0009]d、对每一尺度上若干不同方向的融合后的高频方向子带图像进行方向滤波重构， 得到相应尺度上融合后的高频子带图像；
[0010] e、采用取平均的融合规则对红外低频子带图像和可见光低频子带图像进行融合 处理，得到融合后的低频子带图像；
[0011] f、对融合后的低频子带图像和若干不同尺度的融合后的高频子带图像进行多尺 度逆变换，得到最终的融合图像。
[0012] 步骤a中，引导滤波函数f为：
【主权项】
1. 一种基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合的方法，其特征是，包括如下步 骤： a、 利用引导滤波器对红外图像进行多尺度分解，得到一个红外低频子带图像和若干不 同尺度的红外高频子带图像；利用多尺度引导滤波器对可见光图像进行多尺度分解，得到 一个可见光低频子带图像和若干不同尺度的可见光高频子带图像；分解得到的红外高频子 带图像的尺度数与可见光高频子带图像的尺度数相同； b、 利用非下采样方向滤波器组对红外高频子带图像进行方向滤波，得到每一尺度上若 干不同方向的红外高频方向子带图像；利用非下采样方向滤波器组对可见光高频子带图像 进行方向滤波，得到每一尺度上若干不同方向的可见光高频方向子带图像；每一尺度上若 干不同方向的红外高频方向子带图像与相同尺度上的可见光高频方向子带图像在方向上 --对应； c、 采用基于显著性的融合规则，对每一尺度上同一方向的红外高频方向子带图像与可 见光高频方向子带图像进行融合处理，得到相应方向上融合后的高频方向子带图像； d、 对每一尺度上若干不同方向的融合后的高频方向子带图像进行方向滤波重构，得到 相应尺度上融合后的高频子带图像； e、 采用取平均的融合规则对红外低频子带图像和可见光低频子带图像进行融合处理， 得到融合后的低频子带图像； f、 对融合后的低频子带图像和若干不同尺度的融合后的高频子带图像进行多尺度逆 变换，得到最终的融合图像。
2. 根据权利要求1所述的基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合的方法，其特征 是，步骤a中，引导滤波函数f为：
(1) 式⑴中，系数ak、bk、5；和5分别如下：
式⑴~式（5)中，P为输入图像，G为引导图像，|w|为窗口内的像素个数，yk为引 导图像G在局部窗口wk的均值，of为引导图像G在局部窗口wk的方差，芎为输入图像P在 局部窗口wk中的均值，e为平滑因子； 采用引导滤波函数f对红外图像进行多尺度分解，依据的公式如下： CN104809734A _权利要求书_ _2/2 页
(6) 采用引导滤波函数f对可见光图像进行多尺度分解，依据的公式如下：
(7) 多尺度分解后所得的红外低频子带图像Ct1和红外高频子带图像< 分别为：
(8) (9) 多尺度分解后所得的可见光低频子带图像C^+1和可见光高频子带图像分别为：
(10) (11) 式（6)、（7)、（9)和（11)中，1的取值为1、2、……、L，L即为采用引导滤波函数f?对 红外图像和可见光图像分解的尺度数。
3. 根据权利要求2所述的基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合的方法，其特征 是，步骤c具体为：针对每一尺度上同一方向的红外高频方向子带图像与可见光高频方向 子带图像，分别计算两者的显著性；选取显著性值大的高频方向子带系数作为相应位置上 融合后的高频方向子带系数。
4. 根据权利要求3所述的基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合的方法，其特征 是，对红外高频方向子带图像和可见光高频方向子带图像的显著性进行计算，所依据的公 式如下： S(i,j,kx) = |Iu-Iw(i,j,kx) (12) 式（12)中，S(i,j,Iq)为显著性值，:匕为均值，Iw(i,j,Iq)为高斯滤波值，为第1尺 度上高频子带图像被分解的方向数。
5. 根据权利要求2所述的基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合方法，其特征 是，公式⑴中，引导图像G与输入图像P相同。
【专利摘要】本发明提供了一种基于引导滤波的红外图像与可见光图像融合的方法，该方法首先将引导滤波扩展到多尺度，用多尺度引导滤波对红外图像和可见光图像进行多尺度分解得到低频子带和高频子带；将高频子带进行非下采样方向滤波，得到方向子带系数；对方向子带系数和低频子带系数应用不同的融合规则，获得相应的融合后方向子带系数和低频子带系数；最后进行方向滤波重构和基于引导滤波的多尺度逆变换，得到最终的融合图像。采用本发明得到的融合结果，既较好地保持了红外图像目标的边缘和热辐射特征，又能较好地保留可见光图像的场景细节，增加了融合图像的信息含有量，使得融合图像的边缘与细节更丰富。
【IPC分类】G06T5-00, G06T7-00
【公开号】CN104809734
【申请号】CN201510236219
【发明人】陈志斌, 刘先红, 肖文健, 宋岩, 肖程, 秦梦泽
【申请人】中国人民解放军总装备部军械技术研究所
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2015年5月11日