一种中长波双波段红外图像特征级彩色融合方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及像处理领域，特别是一种中长波双波段红外图像特征级彩色融合方 法。
【背景技术】
[0002] 不同的波段图像会含有不同的信息细节，让这些细节在一幅图像中呈现并尽量避 免掺杂虚假信息，最终获得一幅光谱信息量丰富，细节清晰并利于识别的图像，已经是目前 红外成像技术的一种迫切需要。
[0003] 到上世纪九十年代为止，日本以及欧美等国家早期的多光谱彩色夜视系统，由于 光谱数量与波段的限制，采用简单的融合方法得到的彩色分布与实际的场景不一致，不适 合长期的观察。到九十年代中后期至二十世纪初，国内外相继出现的自然感彩色夜视处理 算法[6](即MIT算法）、MIT基础上改进的线性组合法和混合法[8, 9]、ΤΝ0法、基于色彩传 递的自然感彩色夜视处理技术[7]等等方法，使融合图像更加清晰，色彩更加丰富。但这些 算法大部分都停留在像素级图像融合的基础上，或者严重色彩失真、或者计算量庞大不易 工程化应用，且不能综合考虑待融合图像的整体图像信息特征，这样势必导致融合后的图 像不能很好表现原始图像的综合特征，在彩色融合的同时，也丢失了大量宝贵细节。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种中长波双波段红外图像特征级彩色融合方法，用以解决 现有算法色彩失真、丢失信息的问题，实现有效保留原始图像的细节信息，并融合提取后的 特征信息，使图像含有更丰富的信息量。
[0005] 为实现上述目的，本发明的方案包括：
[0006] -种中长波双波段红外图像特征级彩色融合方法，其特征在于，步骤如下：
[0007] 1)针对同一场景信号得到中长波双波段红外成像系统的长波红外图像信号数据 与中波红外图像信号数据；
[0008] 2)对长波红外图像信号数据与中波红外图像信号数据进行双波段差异特征提取 与HIS空间融合：设定阈值T，对中波与长波图像中差异部分，对其在HIS色度空间中的S分 量与Η分量进行标定与融合计算；
[0009] 3)将HIS空间融合信息数据转换到RGB空间，得到特征级彩色融合数据。
[0010] 进一步的，步骤1)具体包括：
[0011]针对同一场景信号得到中长波双波段红外成像系统的长波红外图像信号数据IL与中波红外图像信号数据IM:IL与頂用矩阵标识如下，其中f(i，j)为长波红外图像数据 信号中每个图像像素点的灰度值，f'（i，j)为中波红外图像数据信号中每个图像像素点的 灰度值，Μ为总行数，N为总列数；
[0012]
[0013] 对获取的中长波双波段红外图像信号数据IL与頂进行规定化，其中gl(i，j)为 长波红外图像数据信号中每个图像像素点规定化后的灰度值，gm(i，j)为中波红外图像数 据信号中每个图像像素点规定化的灰度值；
[0014]
[0015] 进一步的，步骤2)具体包括：
[0016] 设定阈值T，按照如下公式对中波与长波图像中差异部分，对其在HIS色度空间中 的S分量与Η分量进行标定与融合计算；
[0017] 若gl(i，j)彡gm(i，j)+T，
[0018] 则H(i，j) = 240。，S(i，j) =gl(i，j)-gm(i，j)-T，I(i，j) =gl(i，j);
[0019] 若gm(i，j)彡gl(i，j)+T，
[0020] 则H(i，j) = 0。，S(i，j) =gm(i，j)-gl(i，j)-T，I(i，j) =gm(i，j);
[0021] 若 |g'（i，j)_g(i，j) | <T，则H(i，j) =Γ，S(i，j) = 0。
[0022] 进一步的，在步骤3)之前还包括对对HIS空间的饱和度信号S(i，j)进行归一化 处理：若MAX(S(i，j))辛0,则
[0023] 进一步的，步骤3)具体包括：
[0024] 将HIS空间融合信息数据转换到RGB空间，得到特征级彩色融合数据：
[0031] 对融合后数据进行数值范围与格式约束，得到最终中长波双波段特征级彩色融合 数据并输出，融合后的数值是[0, 255]范围内的整数。
[0032] 本发明充分考虑了中长波双波段红外图像之间的差异性，创新性地在HIS色度空 间对差异位置进行特别标定与着色，达到特征级融合的目的，这样可以在最终的融合图像 中着重显示对两个波段有不同响应的场景目标区域，从而对这种场景目标进行快速识别。 同时对双波段响应没有明显差异的场景目标又完整保留了原始信号特征，使这部分图像的 灰度细节得以完整保留，避免因颜色失真而影响图像视觉观测的问题。该方法已有效保留 原始图像的细节信息，并彩色融合提取后的特征信息，使图像含有更丰富的信息量，并显著 提尚特定场景目标的识别效率。
【附图说明】
[0033] 图1是本发明实施例的流程图。
【具体实施方式】
[0034] 下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。
[0035] 该发明的具体实现程序流程见附图1。
[0036] 具体实施方法步骤如下：
[0037] 1)中长波双波段红外成像系统上电运行的步骤；
[0038] 2)针对同一场景信号得到中长波双波段红外成像系统的长波红外图像信号数据 IL与中波红外图像信号数据頂的步骤，IL与頂可以用矩阵标识如下，其中f(i，j)为长波 红外图像数据信号中每个图像像素点的灰度值，f'（i，j)为中波红外图像数据信号中每个 图像像素点的灰度值，Μ为总行数，N为总列数；
[0039]
[0040]3)对获取的中长波双波段红外图像信号数据IL与頂进行规定化的步骤，其中gl(i，j)为长波红外图像数据信号中每个图像像素点规定化后的灰度值，gm(i，j)为中波 红外图像数据信号中每个图像像素点规定化的灰度值；
[0041]
[0042] 4;fAli·(日1七圆甘厄囹像仕Hlb 日」与KWi 日」tf」二班级做祀阵的步骤。HSI与RGB 可以用矩阵标识如下，其中H(i，j)为融合后图像在HIS空间的色调特征描述因子，通常用 0°代表红色，用120°代表绿色，而240°代表蓝色，S(i，j)为融合后图像在HIS空间的饱 和度特征描述因子，表示对应像素点颜色的饱和度深浅，最后I(i，j)分量为融合后图像在 HIS空间的亮度描述因子，表示对应像素点的亮度大小，r(i，j)g(i，j)b(I，j)则分别表示 融合后图像在RGB空间内对应通道对应的像素的灰度数值。Μ为总行数，N为总列数；
[0043]
[0044]
[0045] 5)对规定化后的中波与长波图像信息进行双波段差异特征提取与HIS空间融合 的步骤。设定阈值T，按照如下公式对中波与长波图像中差异部分，对其在HIS色度空间中 的S分量与Η分量进行标定与融合计算；
[0046] 若gl(i，j)彡gm(i，j)+T，
[0047] 则H(i，j)= 240。，S(i，j) =gl(i，j)_gm(i，j)_T，I(i，j) =gl(i，j