一种图像融合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像融合方法及装置，该方法包括：采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次；针对所述可见光图像和红外图像的低频分量中的对应参数，判断所述对应参数的值的差是否大于设定阈值，如果是，将所述可见光图像的低频分量中该参数的值作为融合后的低频分量中对应参数的值；如果否，根据预设的低频融合算法，确定融合后的低频分量中对应参数的值；根据预先设定的高频融合算法，确定融合后的每个层次的高频分量；将确定的所述融合后的低频分量和融合后的每层次的高频分量进行重构，得到融合后的图像。用以解决现有技术中的对于图像的细节无法清晰的显示，在红外图像中亮度异常变高时反应的图像不真实问题。

Image fusion method and device

The invention discloses an image fusion method and device, the method includes: using the same partitioning method, visible light image and infrared image is divided into multiple levels obtained; the corresponding parameters of low frequency component of the visible image and infrared image of the corresponding parameter values to judge whether the difference if it is greater than the set threshold, the parameters of low frequency component of the visible light image of the value of the low frequency component as the fusion of the corresponding parameter values; if not, according to the preset low frequency fusion algorithm, determine the corresponding parameter values of low-frequency components after fusion; high frequency according to the preset fusion algorithm to determine the high frequency component of each level after fusion; high frequency component of each level of low frequency components and determine the fusion the fusion after reconstruction, obtain the fused image. The utility model is used to solve the problem that the image in the prior art can not be clearly displayed, and the image is not real when the brightness of the infrared image is abnormally high.

【技术实现步骤摘要】
一种图像融合方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种图像融合方法及装置。
技术介绍
随着科学技术的飞速发展，计算机视觉技术的广泛应用，视频采集设备广泛的应用于航拍摄影、环境监测、安防监控等方面。但是受到地理地形、气象条件等因素影响，照度不佳的情况下采集到的可见光图像可能存在模糊的问题，而红外图像因为物体的材料和色彩会影响红外光的反射，也不能清楚的反应出真实的场景，而图像融合技术能有效的综合可见光图像和红外图像的优点，清晰的展现图像。然而，现有技术中，只是对可见光图像和红外图像进行简单的融合，对于图像的细节无法清晰的显示，在红外图像中亮度异常变高时反应的图像不真实，影响了用户的体验。
技术实现思路
本专利技术提供一种图像融合方法及装置，用以解决现有技术中的对于图像的细节无法清晰的显示，在红外图像中亮度异常变高时反应的图像不真实的问题。为达到上述目的，本专利技术实施例公开了一种图像融合方法，所述方法包括：采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次；获取可见光图像和红外图像的低频分量，和对应每个层次的高频分量，其中所述低频分量中包含至少一个参数，所述高频分量中包含至少一个参数；针对所述可见光图像和红外图像的低频分量中的对应参数，判断所述对应参数的值的差是否大于设定阈值，如果是，将所述可见光图像的低频分量中该参数的值作为融合后的低频分量中对应参数的值；如果否，根据所述可见光图像和红外图像的低频分量中的该对应参数的值，及预设的低频融合算法，确定融合后的低频分量中对应参数的值；根据可见光图像和红外图像对应每个层次的高频分量及预先设定的高频融合算法，确定每个层次融合后的高频分量；将确定的所述融合后的低频分量和每层次融合后的高频分量进行重构，得到融合后的图像。进一步地，所述获取可见光图像和红外图像对应每个层次的高频分量后，所述确定每个层次融合后的高频分量之前，所述方法还包括：针对可见光图像对应每个层次的高频分量进行映射处理与中值滤波；和/或，针对红外图像对应每个层次的高频分量进行放大处理。进一步地，所述针对可见光图像对应每个层次的高频分量进行映射处理包括：针对可见光图像对应每个层次的高频分量中的每个参数的值，判断该参数的值的绝对值是否小于第一参数阈值；如果是，将该参数的值更新为零；如果否，判断该参数的值的绝对值是否小于第二参数阈值，如果是，根据预先设定的参数调整系数对该参数的值进行更新，其中第二参数阈值大于第一参数阈值。进一步地，所述采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次之前，所述方法还包括：将所述可见光图像和红外图像进行图像配准。进一步地，所述采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次之前，所述方法还包括：将所述可见光图像进行透雾处理和/或导向滤波。进一步地，所述将所述可见光图像进行透雾处理包括：获取所述可见光图像的暗通道分量；根据所述暗通道分量中每个参数的值，确定所述暗通道分量中参数的最大值的目标参数，识别所述目标参数对应的可见光图像的目标像素点；将所述可见光图像的目标像素点的红R值、绿G值、蓝B值中的最小值作为目标光照强度的数值；将所述目标光照强度的数值作为所述可见光图像每个像素点对应的光照强度的数值，判断所述可见光图像中每个像素点对应的光照强度的数值与该像素点对应的暗通道分量中对应参数的值的差是否小于第一设定阈值；如果是，根据该像素点对应的光照强度的数值与像素点对应的暗通道分量中对应参数的值的差、所述第一设定阈值及初始透射率，确定该像素点对应的第一透射率。进一步地，所述根据该像素点对应的光照强度的数值与像素点对应的暗通道分量中对应参数的值的差、所述第一设定阈值及初始透射率，确定该像素点对应的第一透射率包括：确定该像素点对应的光照强度的数值与像素点对应的暗通道分量中对应参数的值的差与第一设定阈值的比值；将所述比值及初始透射率的乘积确定为像素点对应的第一透射率。进一步地，确定该像素点对应的第一透射率后，所述方法还包括：统计所述可见光图像中对应的第一透射率小于第二设定阈值的像素点的数量，判断所述数量与可见光图像中像素点的总数量的比值是否大于第三设定阈值；如果是，将所述第一透射率小于第四设定阈值的像素点的第一透射率更改为1。进一步地，所述根据所述可见光图像和红外图像的低频分量中的该对应参数的值，及预设的低频融合算法，确定融合后的低频分量中对应参数的值包括：根据F_L＝L_W·V_L+(1-L_W)·N_L，确定融合后的低频分量中对应参数的值，其中F_L为融合后的低频分量中对应参数的值，V_L为可见光图像低频分量中该对应参数的值，N_L为红外图像低频分量中该对应参数的值，L_W为融合时可见光图像对应的权重，La为预先设定的可见光图像的融合比例，K为预先设定的阈值。进一步地，所述根据可见光图像和红外图像对应每个层次的高频分量及预先设定的高频融合算法，确定每个层次融合后的高频分量包括：根据确定每个层次融合后的高频分量，其中针对每个层次的可见光图像对应的高频分量和红外对应对应的低频分量，M、N为该层次可见光图像对应的高频分量和红外图像对应的高频分量对应矩阵的行数和列数，R为预先设定的窗口阈值，D1(i，j)为该层次可见光图像对应的高频分量对应矩阵(i，j)点对应参数的可见光区域能量，D2(i，j)为该层次红外图像对应的高频分量对应矩阵(i，j)点对应参数的红外区域能量，DD为该层次可见光图像对应的高频分量对应矩阵(i，j)点和红外图像对应的高频分量对应矩阵(i，j)点的区域能量相关性，F_H为该层次融合后的高频分量中对应参数的值。本专利技术实施例公开了一种图像融合装置，所述装置包括：划分模块，用于采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次；获取模块，用于获取可见光图像和红外图像的低频分量，和对应每个层次的高频分量；低频融合模块，用于针对所述可见光图像和红外图像的低频分量中的对应参数，判断所述对应参数的值的差是否大于设定阈值，如果是，将所述可见光图像的低频分量中该参数的值作为融合后的低频分量中对应参数的值；如果否，根据所述可见光图像和红外图像的低频分量中的该对应参数的值，及预设的低频融合算法，确定融合后的低频分量中对应参数的值；高频融合模块，用于根据可见光图像和红外图像对应每个层次的高频分量及预先设定的高频融合算法，确定每个层次融合后的高频分量；重构模块，用于将确定的所述融合后的低频分量和每层次融合后的高频分量进行重构，得到融合后的图像。进一步地，所述装置还包括：第一处理模块，用于针对可见光图像对应每个层次的高频分量进行映射处理与中值滤波；和/或，针对红外图像对应每个层次的高频分量进行放大处理。进一步地，所述第一处理模块，具体用于针对可见光图像对应每个层次的高频分量中的每个参数的值，判断该参数的值的绝对值是否小于第一参数阈值；如果是，将该参数的值更新为零；如果否，判断该参数的值的绝对值是否小于第二参数阈值，如果是，根据预先设定的参数调整系数对该参数的值进行更新，其中第二参数阈值大于第一参数阈值。进一步地，所述装置还包括：配准模块，用于将所述可见光图像和红外图像进行图像配准。进一步地，所述装置还包括：第二处理模块，用于将所述可见光图像进本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次；获取可见光图像和红外图像的低频分量，和对应每个层次的高频分量，其中所述低频分量中包含至少一个参数，所述高频分量中包含至少一个参数；针对所述可见光图像和红外图像的低频分量中的对应参数，判断所述对应参数的值的差是否大于设定阈值，如果是，将所述可见光图像的低频分量中该参数的值作为融合后的低频分量中对应参数的值；如果否，根据所述可见光图像和红外图像的低频分量中的该对应参数的值，及预设的低频融合算法，确定融合后的低频分量中对应参数的值；根据可见光图像和红外图像对应每个层次的高频分量及预先设定的高频融合算法，确定每个层次融合后的高频分量；将确定的所述融合后的低频分量和每层次融合后的高频分量进行重构，得到融合后的图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次；获取可见光图像和红外图像的低频分量，和对应每个层次的高频分量，其中所述低频分量中包含至少一个参数，所述高频分量中包含至少一个参数；针对所述可见光图像和红外图像的低频分量中的对应参数，判断所述对应参数的值的差是否大于设定阈值，如果是，将所述可见光图像的低频分量中该参数的值作为融合后的低频分量中对应参数的值；如果否，根据所述可见光图像和红外图像的低频分量中的该对应参数的值，及预设的低频融合算法，确定融合后的低频分量中对应参数的值；根据可见光图像和红外图像对应每个层次的高频分量及预先设定的高频融合算法，确定每个层次融合后的高频分量；将确定的所述融合后的低频分量和每层次融合后的高频分量进行重构，得到融合后的图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取可见光图像和红外图像对应每个层次的高频分量后，所述确定每个层次融合后的高频分量之前，所述方法还包括：针对可见光图像对应每个层次的高频分量进行映射处理与中值滤波；和/或，针对红外图像对应每个层次的高频分量进行放大处理。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对可见光图像对应每个层次的高频分量进行映射处理包括：针对可见光图像对应每个层次的高频分量中的每个参数的值，判断该参数的值的绝对值是否小于第一参数阈值；如果是，将该参数的值更新为零；如果否，判断该参数的值的绝对值是否小于第二参数阈值，如果是，根据预先设定的参数调整系数对该参数的值进行更新，其中第二参数阈值大于第一参数阈值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次之前，所述方法还包括：将所述可见光图像和红外图像进行图像配准。5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述采用相同的划分方法，将获取的可见光图像和红外图像划分为多个层次之前，所述方法还包括：将所述可见光图像进行透雾处理和/或导向滤波。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述可见光图像进行透雾处理包括：获取所述可见光图像的暗通道分量；根据所述暗通道分量中每个参数的值，确定所述暗通道分量中参数的最大值的目标参数，识别所述目标参数对应的可见光图像的目标像素点；将所述可见光图像的目标像素点的红R值、绿G值、蓝B值中的最小值作为目标光照强度的数值；将所述目标光照强度的数值作为所述可见光图像每个像素点对应的光照强度的数值，判断所述可见光图像中每个像素点对应的光照强度的数值与该像素点对应的暗通道分量中对应参数的值的差是否小于第一设定阈值；如果是，根据该像素点对应的光照强度的数值与像素点对应的暗通道分量中对应参数的值的差、所述第一设定阈值及初始透射率，确定该像素点对应的第一透射率。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据该像素点对应的光照强度的数值与像素点对应的暗通道分量中对应参数的值的差、所述第一设定阈值及初始透射率，确定该像素点对应的第一透射率包括：确定该像素点对应的光照强度的数值与像素点对应的暗通道分量中对应参数的值的差与第一设定阈值的比值；将所述比值及初始透射率的乘积确定为像素点对应的第一透射率。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，确定该像素点对应的第一透射率后，所述方法还包括：统计所述可见光图像中对应的第一透射率小于第二设定阈值的像素点的数量，判断所述数量与可见光图像中像素点的总数量的比值是否大于第三设定阈值；如果是，将所述第一透射率小于第四设定阈值的像素点的第一透射率更改为1。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光图像和红外图像的低频分量中的该对应参数的值，及预设的低频融合算法，确定融合后的低频分量中对应参数的值包括：根据F_L＝L_W·V_L+(1-L_W)·N_L，确定融合后的低频分量中对应参数的值，其中F_L为融合后的低频分量中对应参数的值，V_L为可见光图像低频分量中该对应参数的值，N_L为红外图像低频分量中该对应参数的值，L_W为融合时可见光图像对应的权重，La为预先设定的可见光图像的融合比例，K为预先设定的阈值。10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据可见光图像和红外图像对应每个层次的高频分量及预先设定的高频融合算法，确定每个层次融合后的高频分量包括：根据确定每个层次融合后的高频分量，其中0≤i≤M、0≤j≤N，针对每个层次的可见光图像对应的高频分量和红外对应对应的低频分量，M、N为该层次可见光图像对应的高频分量和红外图像对应的高频分量对应矩阵的行数和列数，R为预先设定的窗口阈值，D1(i，j)为该层次可见光图像对应的高频分量对应矩阵(i，j)点对应参数的可见光区域能量...

【专利技术属性】
技术研发人员：张东，王松，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33