非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法及应用技术

本发明专利技术设计图像处理领域，公开了一种非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法及应用。首先将非制冷红外图像和紫外图像分别进行两轮双边滤波和高斯滤波；然后将两轮得到的双边滤波和高斯滤波后的图像做差，得到两层边缘信息层，将两轮得到的双边滤波图像分别与原图像和第一次高斯滤波后的图像做差，得到两层细节信息层，第二轮得到的高斯滤波图像为顶层近似层；接着将非制冷红外图像和紫外图像分层融合；最后将分层融合后的细节信息层和边缘信息层从第三层开始通过双线性差值进行上采样，得到的图像继续上采样，完成重构过程，得到最终的融合图像。通过本发明专利技术的方法进行图像融合后，图像细节清晰、紫外目标信息突出。

【技术实现步骤摘要】
非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法及应用
本专利技术属于图像处理领域，特别是一种基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法。
技术介绍
电力系统中，输电线路承受的负荷随着国家电网规模的扩大不断上升。由于输电线路绝缘特性的降低，暴露在空气中的输电线会产生电晕放电，并且会随着时间的增加而积累热量，如果不及时发现并进行修复，会导致财产遭受更大的损失，因此高性能的电晕检测设备有着广大的应用前景和市场需求。电晕放电的过程中，空气被强电场电离后，会在电离区产生气体发光现象。电晕放电的紫外光谱段主要集中在300～400nm的紫外线区域和230～280nm的日盲区域。由于太阳光中小于280nm的紫外辐射在经过大气层的时候，会被臭氧层所吸收，因此低于280nm的波长区间称为“日盲区”。在地表附近检测日盲区的紫外辐射不会受到太阳光的干扰，所以具有较高的探测率与灵敏度，但是紫外图像可分辨能力差，需要其他波段的图像提供背景参考。而红外图像具有全天候工作，目标纹理细节清晰，探测距离远的有点。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种图像融合效果好、细节清晰、紫外目标信息突出的基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法，包括以下步骤：步骤1、将非制冷红外图像与日盲紫外图像分别进行边缘、细节信息分解，得到近似层、细节信息层和边缘信息层；每个图像具有对应的、成为金字塔形分解的底层、中间层和顶层，底层为第三层细节信息层、第三层边缘信息层，中间层为第二层细节信息层及第二层边缘信息层，顶层为近似层；步骤2、将非制冷红外图像和紫外图像进行分成融合，即将对应的每一层的边缘信息层取绝对值最大融合，每一层的细节信息层进行加权融合，对顶层的近似层取最大值融合，得到融合细节层三、融合边缘层三、融合细节层二、融合边缘层二以及融合近似层；步骤3、将分层融合后的细节信息层和边缘信息层从第三层开始进行叠加，并将融合近似层通过双线性插值进行上采样，再将得到的图像继续上采样，完成图像重构过程，得到最终的融合图像。本专利技术与现有技术相比，其显著优点在于：可利用红外成像进行全天候工作，作用距离远，细节丰富，有助于寻找定位放电位置；同时，融合紫外图像中的目标信息的细节更加突出，有助于及时发现紫外放电。附图说明图1是本专利技术基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像和日盲紫外图像融合过程的流程图。图2是本专利技术基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像和日盲紫外图像融合算法边缘、细节信息分解模块示意图。图3A-3B是本专利技术中非制冷红外图像的两层细节信息层图像。图4A-4B是本专利技术中非制冷红外图像的两层边缘信息层图像。图5是本专利技术中非制冷红外图像的顶层近似层图像。图6A-6B是本专利技术中日盲紫外图像的两层细节信息层图像。图7A-7B是本专利技术中日盲紫外图像的两层边缘信息层图像。图8是本专利技术中日盲紫外图像的顶层近似层图像。图9是本专利技术中的非制冷红外图像与日盲紫外图像的最终融合效果图。具体实施方式本专利技术基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法，包括以下步骤：步骤1、将非制冷红外图像与日盲紫外图像分别进行边缘、细节信息分解，得到近似层、细节信息层和边缘信息层；每个图像具有对应的、成为金字塔形分解的底层、中间层和顶层，底层为第三层细节信息层、第三层边缘信息层，中间层为第二层细节信息层及第二层边缘信息层，顶层为近似层；步骤2、将非制冷红外图像和紫外图像进行分成融合，即将对应的每一层的边缘信息层取绝对值最大融合，每一层的细节信息层进行加权融合，对顶层的近似层取最大值融合，得到融合细节层三、融合边缘层三、融合细节层二、融合边缘层二以及融合近似层；步骤3、将分层融合后的细节信息层和边缘信息层从第三层开始进行叠加，并将融合近似层通过双线性插值进行上采样，再将得到的图像继续上采样，完成图像重构过程，得到最终的融合图像。进一步地，步骤1中所述的将非制冷红外图像与日盲紫外图像分别通过边缘、细节信息分解模块，得到顶层近似层、细节信息层、边缘信息层，具体过程为：步骤1-1、将非制冷红外图像IIR进行双边滤波，得到边缘被保持，细节被滤除的滤波图像IIRB1；步骤1-2、将非制冷红外图像IIR进行高斯滤波并且下采样，去除偶数行和列，得到滤波图像IIRG1；步骤1-3、将步骤1-2中得到的滤波图像IIRG1进行双线性插值上采样，得到图像IIRG1_up；步骤1-4、细节信息层LDIR3和边缘信息层LEIR3(得到的细节层和边缘层为金字塔形分解的底层(即第三层级)，分别命名其为第三层细节信息层(图3A)和第三层边缘信息层(图4A)，可以通过将IIR和IIRB1、IIR和IIRG1_up做差得到，具体计算公式如下：LDIR3＝IIR-IIRB1(1)LEIR3＝IIRB1-IIRG1_up(2)步骤1-5、将步骤1-3中得到的图像IIRG1_up作为输入图像，重复步骤1-1到步骤1-4的过程，得到第二层细节信息层LDIR2(图3B)和第二层边缘信息层LEIR2(图4B)，其中过程中得到的IIRG2作为顶层的近似层LTIR(如图5)；步骤1-6、对日盲紫外图像IUV重复步骤1-1到步骤1-5的过程，得到紫外图像的第三层细节信息层LDUV3(图6A)、第三层边缘信息层LEUV3(图7A)、第二层细节信息层LDUV2(图6B)、第二层边缘信息层LEUV2(图7B)和顶层的近似层LTUV(图8)。进一步地，步骤2中的分层融合，具体过程为：步骤2-1、将非制冷红外图像和日盲紫外图像的两层边缘信息层，即LEIR2和LEUV2、LEIR3和LEUV3进行逐像素比较筛选，从两者中选出绝对值较大的数值，组成两个新的融合图像边缘信息层，分别为LE2和LE3，具体计算公式如下：LE2＝(|LEIR2|＞|LEUV2|)？LEIR2：LEUV2(3)LE3＝(|LEIR3|＞|LEUV3|)？LEIR3：LEUV3(4)步骤2-2、将非制冷红外图像和日盲紫外图像的两层细节信息层，即LDIR2和LDUV2、LDIR3和LDUV3分别进行加权融合，组成两个新的融合图像细节信息层，分别为LD2和LD3，具体计算公式如下：LD2＝a*LDIR2+b*LDUV2(5)LD3＝a*LDIR3+b*LDUV3(6)其中，a和b为大于1的整数。优选地，本方法中a＝2，b＝1。其中，前述公式3-4中，如果判断结果是＞，则取值为冒号前面的值，如果判断结果是＜，取值为冒号后面的值。如此，通过步骤2的融合，实现了紫外目标的细节增强。步骤2-3、将非制冷红外图像和日盲紫外图像的顶本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、将非制冷红外图像与日盲紫外图像分别进行边缘、细节信息分解，得到近似层、细节信息层和边缘信息层；每个图像具有对应的、成为金字塔形分解的底层、中间层和顶层，底层为第三层细节信息层、第三层边缘信息层，中间层为第二层细节信息层及第二层边缘信息层，顶层为近似层；/n步骤2、将非制冷红外图像和紫外图像进行分成融合，即将对应的每一层的边缘信息层取绝对值最大融合，每一层的细节信息层进行加权融合，对顶层的近似层取最大值融合，得到融合细节层三、融合边缘层三、融合细节层二、融合边缘层二以及融合近似层；/n步骤3、将分层融合后的细节信息层和边缘信息层从第三层开始进行叠加，并将融合近似层通过双线性插值进行上采样，再将得到的图像继续上采样，完成图像重构过程，得到最终的融合图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、将非制冷红外图像与日盲紫外图像分别进行边缘、细节信息分解，得到近似层、细节信息层和边缘信息层；每个图像具有对应的、成为金字塔形分解的底层、中间层和顶层，底层为第三层细节信息层、第三层边缘信息层，中间层为第二层细节信息层及第二层边缘信息层，顶层为近似层；
步骤2、将非制冷红外图像和紫外图像进行分成融合，即将对应的每一层的边缘信息层取绝对值最大融合，每一层的细节信息层进行加权融合，对顶层的近似层取最大值融合，得到融合细节层三、融合边缘层三、融合细节层二、融合边缘层二以及融合近似层；
步骤3、将分层融合后的细节信息层和边缘信息层从第三层开始进行叠加，并将融合近似层通过双线性插值进行上采样，再将得到的图像继续上采样，完成图像重构过程，得到最终的融合图像。


2.根据权利要求1所述的基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法，其特征在于，所述步骤1的具体处理过程包括：
步骤1-1、将非制冷红外图像IIR作为原始输入图像进行双边滤波，得到边缘被保持、细节被滤除的滤波图像IIRB1；
步骤1-2、将非制冷红外图像IIR进行高斯滤波并且下采样，去除偶数行和列，得到滤波图像IIRG1；
步骤1-3、将步骤1-2中得到的滤波图像IIRG1进行双线性插值上采样，得到图像IIRG1_up；
步骤1-4、通过将前述图像IIR和IIRB1、IIR和IIRG1_up做差得到第三细节信息层LDIR3和第三边缘信息层LEIR3，具体计算公式如下：
LDIR3＝IIR-IIRB1(1)
LEIR3＝IIRB1-IIRG1_up(2)
步骤1-5、将步骤1-3中得到的图像IIRG1_up替换步骤1-1中的非制冷红外图像IIR，作为原始输入图像，重复步骤1-1到步骤1-4的过程，得到第二层细节信息层LDIR2和第二层边缘信息层LEIR2，其中过程中得到的IIRG2作为顶层的近似层LTIR；
步骤1-6、对日盲紫外图像IUV作为原始输入图像，重复步骤1-1到步骤1-5的过程，得到日盲紫外紫外图像的第三层细节信息层LDUV3、第三层边缘信息层LEUV3、第二层细节信息层LDUV2、第二层边缘信息层LEUV2和顶层的近似层LTUV。


3.根据权利要求2所述的基于细节信息与边缘信息提取的非制冷红外图像与日盲紫外图像融合方法，其特征在于，所述步骤2中非制冷红外图像和紫外图像的分层融合过程包括：
步骤2-1、将非制冷红外图像和日盲紫外图像的两层边缘信息层，即LEIR2和LEUV2、LEIR3和LEUV...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾燕，杨锋，赵维骏，吕扬，郭一亮，朱波，焦国力，董隽媛，谷长健，宋淳，
申请(专利权)人：北方夜视技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：云南;53