【技术实现步骤摘要】
一种图像融合方法、装置及图像采集设备
本专利技术涉及视频处理
，特别是涉及一种图像融合方法、装置及图像采集设备。
技术介绍
随着监控技术的发展，对监控设备采集的图像的要求也越来越高。尤其对于一些特殊场景，如低照度的场景中，如何保证图像的质量是监控领域关注的重点。图像融合技术结合了可见光图像具有颜色信息、红外光图像具有高信噪比等优点，可在低照度场景下获得清晰的彩色图像。具体的，可以通过图像采集设备分别对可见光波段感光获取可见光图像，提供色彩信息和亮度信息；对红外光波段感光获取红外光图像，提供亮度信息；进而将可见光图像和红外光图像进行融合得到最终的融合图像。已知的一种图像融合方法为，根据关注需求调整可见光图像和红外光图像的融合比例，当关注场景以红外光图像为主时，提高红外光图像的权重，融合结果具有高信噪比，但无法保证具有较大反射特性差异的物体的色彩准确性及信息量最大化；而当关注场景以可见光图像为主时，提高可见光图像的权重，减小了融合结果的色彩偏差，但无法保证融合图像的高信噪比及信息量最大化。也就是说，上述图像融合方法，得到的融合图像质量较差。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种图像融合方法、装置及图像采集设备，以提高融合图像的质量。具体技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像融合方法，所述方法包括：获取可见光图像，并获取红外光图像；根据所述可见光图像和所述红外光图像，得到融合纹理系数；根据所述可见光图像和所述红外光图像，得到反射系数；根据所述融合纹理系数、所述反射系数，对所述红外光图像进行融合处理，得到融合图像。可选的，所述根据所述...
【技术保护点】
1.一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取可见光图像，并获取红外光图像；根据所述可见光图像和所述红外光图像，得到融合纹理系数；根据所述可见光图像和所述红外光图像，得到反射系数；根据所述融合纹理系数、所述反射系数，对所述红外光图像进行融合处理，得到融合图像。
【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：获取可见光图像，并获取红外光图像；根据所述可见光图像和所述红外光图像，得到融合纹理系数；根据所述可见光图像和所述红外光图像，得到反射系数；根据所述融合纹理系数、所述反射系数，对所述红外光图像进行融合处理，得到融合图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光图像和所述红外光图像，得到融合纹理系数的步骤包括：对所述可见光图像进行预设处理，得到对应的可见光纹理系数；并对所述红外光图像进行所述预设处理，得到对应的红外光纹理系数；根据预设的边缘检测算子，对所述可见光图像进行卷积处理，得到可见光纹理强度信息；并根据所述边缘检测算子，对所述红外光图像进行卷积处理，得到红外光纹理强度信息；根据所述可见光纹理系数、所述红外光纹理系数、所述可见光纹理强度信息、以及所述红外光纹理强度信息，得到融合纹理系数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述可见光图像进行预设处理，得到对应的可见光纹理系数；并对所述红外光图像进行所述预设处理，得到对应的红外光纹理系数的步骤包括：分别对所述可见光图像和所述红外光图像进行滤波处理，得到可见光基础层图像和红外光基础层图像；根据所述可见光图像和所述可见光基础层图像，计算可见光纹理系数；根据所述红外光图像和所述红外光基础层图像，计算红外光纹理系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光图像和所述可见光基础层图像，计算可见光纹理系数的步骤包括：依次计算所述可见光图像每一像素点的灰度值，与所述可见光基础层图像对应每一像素点的灰度值的比值或差值，将所计算结果集作为所述可见光纹理系数；所述根据所述红外光图像和所述红外光基础层图像，计算红外光纹理系数的步骤包括：依次计算所述红外光图像每一像素点的灰度值，与所述红外光基础层图像对应每一像素点的灰度值的比值或差值，将所计算结果集作为所述红外光纹理系数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设的边缘检测算子，对所述可见光图像进行卷积处理，得到可见光纹理强度信息；并根据所述边缘检测算子，对所述红外光图像进行卷积处理，得到红外光纹理强度信息的步骤包括：根据预设的水平边缘检测算子和垂直边缘检测算子，依次对所述可见光图像进行卷积处理，得到可见光纹理强度信息；根据所述水平边缘检测算子和所述垂直边缘检测算子，依次对所述红外光图像进行卷积处理，得到红外光纹理强度信息。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光纹理系数、所述红外光纹理系数、所述可见光纹理强度信息、以及所述红外光纹理强度信息，得到融合纹理系数的步骤包括：根据所述可见光纹理强度信息、以及所述红外光纹理强度信息，对所述可见光纹理系数和所述红外光纹理系数进行加权计算，得到融合纹理系数。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光纹理强度信息、以及所述红外光纹理强度信息，对所述可见光纹理系数和所述红外光纹理系数进行加权计算，得到融合纹理系数的步骤包括：根据所述可见光纹理强度信息、以及所述红外光纹理强度信息，对所述可见光纹理系数和所述红外光纹理系数进行加权计算，并根据所述可见光纹理强度信息和所述红外光纹理强度信息对计算结果进行归一化处理，得到融合纹理系数。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光图像和所述红外光图像，得到反射系数的步骤包括：根据预设的第一卷积核，对所述可见光图像进行卷积处理，得到可见光局部亮度图像；并根据预设的第二卷积核，对所述红外光图像进行卷积处理，得到红外光局部亮度图像；计算所述可见光局部亮度图像与所述红外光局部亮度图像的亮度偏移量；并根据所述可见光局部亮度图像、所述红外光局部亮度图像、以及所述亮度偏移量，得到反射系数。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述计算所述可见光局部亮度图像与所述红外光局部亮度图像的亮度偏移量的步骤包括：依次计算所述可见光局部亮度图像每一像素点的灰度值，与所述红外光局部亮度图像对应每一像素点的灰度值的差值的绝对值；计算预设常数与所述绝对值的差值，将所计算结果作为所述亮度偏移量。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光局部亮度图像、所述红外光局部亮度图像、以及所述亮度偏移量，得到反射系数的步骤包括：依次计算所述可见光局部亮度图像每一像素点的灰度值，与所述红外光局部亮度图像对应每一像素点的灰度值的比值；根据所述亮度偏移量对所述比值进行调整；将调整后的比值作为反射系数。11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取可见光图像的步骤包括：根据所述可见光图像上一图像的亮度信息，确定可见光曝光亮度增益；根据所述可见光曝光亮度增益，获取所述可见光图像。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述可见光图像上一图像的亮度信息，确定可见光曝光亮度增益的步骤包括：判断所述可见光图像上一图像的平均亮度是否小于第一预设亮度阈值；如果是，确定可见光曝光亮度增益为当前可见光曝光亮度增益增大第一步长。13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取红外光图像的步骤包括：根据所述红外光图像上一图像的亮度信息，确定红外光曝光亮度增益；根据所述红外光曝光亮度增益，获取所述红外光图像。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述根据所述红外光图像上一图像的亮度信息，确定红外光曝光亮度增益的步骤包括：根据所述红外光图像上一图像的亮度信息，确定红外光曝光亮度增益初始值；获取所述红外光图像上一图像对应的反射系数，将所获取的反射系数切分为多个大小相同且互不重叠的区域；统计每个区域的均值，并将每个区域的均值与对应的阈值进行比较；根据比较结果，对所述红外光曝光亮度增益初始值进行调整，得到红外光曝光亮度增益。15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述根据所述红外光图像上一图像的亮度信息，确定红外光曝光亮度增益初始值的步骤包括：判断所述红外光图像上一图像的平均亮度是否小于第二预设亮度阈值；如果是，确定红外光曝光亮度增益初始值为当前红外光曝光亮度增益增大第二步长。16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述根据比较结果，对所述红外光曝光亮度增益初始值进行调整，得到红外光曝光亮度增益的步骤包括：统计所述均值小于或等于对应阈值的区域的第一数量，并判断所述第一数量是否大于预设数量阈值；如果是，将所述红外见光曝光亮度增益初始值减小第三步长，得到红外光曝光亮度增益。17.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述根据所述红外光曝光亮度增益，获取所述红外光图像的步骤包括：根据所述红外光曝光亮度增益，确定补光控制信号；根据所述红外光曝光亮度增益和所述补光控制信号，获取所述红外光图像。18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述根据所述红外光曝光亮度增益，确定补光控制信号的步骤包括：当所述红外光曝光亮度增益大于或等于第一阈值时，根据预设的红外光曝光亮度增益强度与补光控制信号强度的对应关系，确定所述红...
【专利技术属性】
技术研发人员：浦世亮，罗丽红，聂鑫鑫，范蒙，俞海，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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