一种基于指导性滤波的图像融合方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理技术领域，具体设及一种基于指导性滤波的图像融合方法。
【背景技术】
[0002] 鉴于可见光图像分辨率较高，边缘、纹理等细节信息比较丰富，但容易受到天气等 外界环境的影响；红外图像适应力较强，可W穿透一般烟雾，能够昼夜持续工作，但图像灰 度是由溫度决定，细节较少，真实感不强，因此将两者相互融合补充，能够达到较好的视觉 效果。目前，相关的图像融合算法有W下两种:①像素加权平均法:将感兴趣的图像区域赋 上较大的权值W获得优势显示。该方法的优点在于计算复杂度低，易于实时处理，缺点是加 权准则很难确定，导致融合效果差异性很大。②多分辨率图像融合法:将图像分解在不同频 段上，然后依据某种融合规则对各频段数据进行融合，最后将各个频段重构得到融合后图 像。该类方法典型的有:拉普拉斯金字塔法、小波变换法等。优点在于可W根据图像不同频 段特性选择不同的融合法则，针对性更强，缺点是不同频段像素之间缺乏关联性，导致融合 重构后图像过于"生硬"，视觉效果不佳，另外计算复杂度也较高。
【发明内容】
[0003] 本发明提供了一种基于指导性滤波的图像融合方法，旨在解决现有可见光与红外 图像融合方法计算复杂度高、融合视觉效果不佳的问题。
[0004] 本发明的图像融合方法包括如下步骤：
[000引1)对原始红外图像Ii进行最大值滤波，滤波结果/r*可W表示为：
[0006] 1严(约-niax',(/, ( r))
[0007] 其中，Q R(X)表示中屯、坐标为X，半径为R的图像区域；
[000引2)采用指导性滤波算法对/,m'"做进一步滤波处理，输出图像/ff :
[0009] If 二 GtdcJcdFm。!人！，，1:。\1.，。)
[0010]其中，GuidedFilte;r( ?)表示指导性滤波算法，:T表示滤波半径，￡表示正则化参 数；
[00川 3)将图像Zf直接叠加在原始可见光图像Iv上，得到图像If:
[001引 /'=掉肝+她；
[001引4)对图像I迸行伽玛校正，得到最终融合图像
[0015] 其中，丫表示校正系数，P表示图像数据的位数。
[0016] 所述指导性滤波算法包括如下步骤：
[001 7 ] I )对原始红外图像I I及:ff"进行均值滤波，得到均值= /"，nm (/,-)， WW",?. = ./mw"(r&)，并求得原始红外图像Ii的自相关值C0町及与图像Ifax的互相关值 mT袖m"，即CO巧，=X歷托* /,' )，媒巧,,严。/,"細化.*巧皿）；
[0018] 2)根据均值自相关值W";,、与互相关值CWTy,m，、及均值m胃/。。、，求得方差 ^3气及协方差6￡?^?'。，'即
[0019] \'批，=con) - m'ean,卢 m&an'j':,化W,!'.二 CO"-,,' ' - HWtW; mean 1''
[0020] 3)然后根据步骤2)到的计算结果进行如下运算，最终得到融合后输出图像/W : 化=COY 挪。X . /跨批^ + 色），& 二歴備 ^ -化 * 講備 4，mean。= f mean (a)，meanb = f mean (b)，
[0021 ] 二"?tY"?,,. + ",(W".,'
[0022] 本发明的有益效果是:本发明充分考虑到可见光图像和红外图像各自的优势，即 可见光图像细节丰富，红外图像能够对一些感兴趣的目标高亮显示。为此在做图像融合时 对可见光部分全部保留，而红外部分则使用指导性滤波提取高亮信息。由于本发明基于像 素级融合，且只是部分区域提高了灰度级别，并不会出现融合效果"不自然"的现象，另外算 法计算复杂度较低，易于实时处理。
【附图说明】
[0023] 图1是本实施例的融合方法流程框图；
[0024] 图2是本实施例的效果图，其中，（a)图是原始可见光图像，（b)图是原始红外图像， (C)图是融合后结果。
【具体实施方式】
[0025] 下面结合附图，对本发明的技术方案作进一步详细说明。
[0026] 本实施例中的基于指导性滤波的图像融合方法，首先对红外图像进行最大值滤波 获取其中的高亮信息;然后使用原始红外图像作为指导图像(Guidance Image)对高亮部分 做指导性滤波(Guided Filter)处理，处理结果直接叠加在可将光图像上;最后将叠加图像 进行伽玛校正(Gamma Correction) W调整像素灰度级即得到最终融合输出，具体步骤如 下：
[0027] 1)对原始红外图像Ii进行最大值滤波，滤波结果/r*可W表示为：
[002引 /;"、(-、-)= ,n,i,ax (/, (1.)) (1)
[0029] 其中，Q R(X)表示中屯、坐标为X，半径为R的图像区域；
[0030] 2)采用指导性滤波算法对/,胃做进一步滤波处理，输出图像/W :
[0031 ] 皆r =廚Me化成你巧，/；皿，r，幻 (2)
[0032]其中，GuidedFilter( ?)表示指导性滤波算法，r表示滤波半径，e表示正则化参 数；
[003引3)将图像直接叠加在原始可见光图像^上，得到图像If:
[0034] = (/," +"/2 ; (3)
[003引4)对图像If进行伽玛校正，得到最终融合图像
(4；
[0037] 其中，丫表示校正系数，P表示图像数据的位数。
[0038] 指导性滤波算法实现过程如下所示：
[0041 ] 其中，fmean表示滤波半径为r的均值滤波，me an、C or r、var和C O V分别表示均值、相 关值、方差和协方差。
[0042] 本实施例中所用可见光和红外图像均为8位、360 X 270的灰度图像，如附图2中的 (a)图和(b)图所示。
[0043] 按照上述实施步骤，首先利用（1)式对原始红外图像做最大值滤波处理，其中半径 R = 7;然后利用(2)式求得指导性滤波结果，其中滤波半径r = 30,正则化参数e = l(T3;最后， 使用(3)式将滤波图像和原始可见光图像叠加，叠加结果再经过(4)式伽玛校正即得到最终 的融合输出，其中校正系数丫 =0.8,图像位数n = 8。
[0044] 附图2中的（C)图是最终融合效果，与原始可见光和红外图像相比，既保留了可见 光图像的细节信息，又把红外图像中的感兴趣目标高亮显示，且具有较好的视觉效果。
【主权项】
1. 一种基于指导性滤波的图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤： 1) 对原始红外图像^进行最大值滤波，滤波结果/rx可以表示为：其中，ΩΚ(Χ)表示中心坐标为X，半径为R的图像区域； 2) 采用指导性滤波算法对/ΓΧ做进一步滤波处理，输出图像其中，GuidedFilter( ·)表示指导性滤波算法，:r表示滤波半径，ε表示正则化参数； 3) 将图像/严直接叠加在原始可见光图像Iv上，得到图像If:4) 对图像If进行伽玛校正，得到最终融合图像I、：其中，γ表示校正系数，P表示图像数据的位数。2. 根据权利要求1所述基于指导性滤波的图像融合方法，其特征在于，所述指导性滤波 算法包括如下步骤： 1) 对原始红外图像^及/广1进行均值滤波， 并求得原始红外图像I:的自相关值CWT/,及与图像/,max的互相关值'即2) 根据均值《胃^、自相关值、与互相关值及均值，求得方差胃化 及协方差emV??，即3) 然后根据步骤2)到的计算结果进行如下运算，最终得到融合后输出图像/严:：
【专利摘要】本发明涉及一种基于指导性滤波的图像融合方法，包括如下步骤：1)对原始红外图像Ii进行最大值滤波，得到图像2)采用指导性滤波算法对做进一步滤波处理，输出图像3)将图像直接叠加在原始可见光图像Iv上，得到图像If；4)对图像If进行伽玛校正，得到最终融合图像。本发明基于像素级融合，且只是部分区域提高了灰度级别，并不会出现融合效果“不自然”的现象，另外算法计算复杂度较低，易于实时处理。
【IPC分类】G06T5/50, G06T5/10
【公开号】CN105528772
【申请号】CN201510880750
【发明人】葛秘蕾, 刘永进, 孙小亮
【申请人】中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
【公开日】2016年4月27日
【申请日】2015年12月5日