【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种图像融合方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、多传感器数据融合是指对来自多个传感器的信息进行多级别、多方面、多层次的处理与综合，从而获得更丰富、更精确、更可靠的有用信息。其中，图像融合技术应用范围广泛，其是指对不同来源的图像进行综合处理的新技术，其目的是为了从多幅源图像中进行信息提取，并综合两个或多个源图像的信息，从而获得对同一场景或目标更为准确、全面和可靠的图像描述。
2、目前，多图像融合仍存在缺陷，如融合得到的图像出现图像过度平滑、视觉效果不自然、偏色等问题，使得融合得到的图像质量较低。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请至少提供一种图像融合方法、设备及存储介质。
2、本申请第一方面提供了一种图像融合方法，方法包括：分别获取第一图像的梯度和第二图像的梯度，得到第一梯度和第二梯度；其中，第一图像和第二图像是对同一场景进行图像采集得到的，第一图像与第二图像所属的图像类型不同，第二图像的图像质量优于第一图像；基于第一梯度和第二梯度，计算辅助图；其中，辅助图和第二梯度的乘积与第一梯度之间的相似度大于预设相似度；利用辅助图引导第一图像和第二图像进行融合，得到目标融合图像。
3、在一实施例中，辅助图的梯度方向与第二梯度的梯度方向之间的相似度大于预设相似度；基于第一梯度和第二梯度，计算辅助图，包括：以最小化辅助图和第二梯度的乘积与第一梯度之间的差值，以及最小化辅助图的梯度在第二梯度垂直方向上的投影值为目标，构建能量
4、在一实施例中，基于能量函数，解算第一图像和第二图像对应的辅助图，包括：获取当前迭代周期对应的水平梯度和垂直梯度，得到当前水平梯度和当前垂直梯度；将当前水平梯度和当前垂直梯度代入能量函数，解算得到当前迭代周期对应的中间融合图像；检测当前迭代周期对应的中间融合图像是否收敛；若当前迭代周期对应的中间融合图像收敛，则将当前迭代周期对应的中间融合图像、当前水平梯度和当前垂直梯度代入能量函数，解算得到当前迭代周期对应的中间辅助图，将当前迭代周期对应的中间辅助图作为第一图像和第二图像对应的辅助图。
5、在一实施例中，获取当前迭代周期对应的水平梯度和垂直梯度，得到当前水平梯度和当前垂直梯度，包括：获取初始水平梯度和初始垂直梯度，将初始水平梯度作为当前水平梯度，将初始垂直梯度作为当前垂直梯度；或，获取上一迭代周期对应的水平梯度和垂直梯度，得到前序水平梯度和前序垂直梯度；并获取上一迭代周期解算得到的中间融合图像和中间辅助图；将前序水平梯度、上一迭代周期解算得到的中间融合图像和中间辅助图代入能量函数，解算得到当前水平梯度；将前序垂直梯度、上一迭代周期解算得到的中间融合图像和中间辅助图代入能量函数，解算得到当前垂直梯度。
6、在一实施例中，检测当前迭代周期对应的中间融合图像是否收敛，包括：获取下一迭代周期解算得到的中间融合图像；对比当前迭代周期对应的中间融合图像与下一迭代周期解算得到的中间融合图像之间的图像差异；若图像差异大于预设差异阈值，则当前迭代周期对应的中间融合图像未收敛；若图像差异不大于预设差异阈值，则当前迭代周期对应的中间融合图像收敛。
7、在一实施例中，第一图像为可见光图像，第二图像为红外图像；利用辅助图引导第一图像和第二图像进行融合，得到目标融合图像，包括：将可见光图像转换至亮度分离的颜色空间域，得到可见光图像对应的亮度域图像和色彩域图像；利用辅助图，对可见光图像的亮度域图像和红外图像进行融合，得到可见光亮度融合图；结合可见光图像的色彩域图像和可见光亮度融合图，得到目标融合图像。
8、在一实施例中，第一梯度为可见光图像的亮度域的梯度，第二梯度为红外图像的梯度；利用辅助图，对可见光图像的亮度域图像和红外图像进行融合，得到可见光亮度融合图；将辅助图、可见光图像的亮度域和红外图像的梯度代入能量函数，解算得到可见光亮度融合图。
9、在一实施例中，将辅助图、可见光图像的亮度域和红外图像的梯度代入能量函数，解算得到可见光亮度融合图，包括：将辅助图、可见光图像的亮度域的梯度和红外图像的梯度代入能量函数，解算得到初始融合图；以及，提取红外图像的纹理信息；对红外图像的纹理信息和初始融合图进行叠加，得到可见光亮度融合图。
10、本申请第二方面提供了一种图像融合装置，装置包括：梯度获取模块，用于分别获取第一图像的梯度和第二图像的梯度，得到第一梯度和第二梯度；其中，第一图像和第二图像是对同一场景进行图像采集得到的，第一图像与第二图像所属的图像类型不同，第二图像的图像质量优于第一图像；辅助图计算模块，用于基于第一梯度和第二梯度，计算辅助图；其中，辅助图和第二梯度的乘积与第一梯度之间的相似度大于预设相似度；图像融合模块，用于利用辅助图引导第一图像和第二图像进行融合，得到目标融合图像。
11、本申请第三方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现上述图像融合方法。
12、本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，程序指令被处理器执行时实现上述图像融合方法。
13、上述方案，通过分别获取第一图像的梯度和第二图像的梯度，得到第一梯度和第二梯度；其中，第一图像和第二图像是对同一场景进行图像采集得到的，第一图像与第二图像所属的图像类型不同，第二图像的图像质量优于第一图像；基于第一梯度和第二梯度，计算辅助图；其中，辅助图和第二梯度的乘积与第一梯度之间的相似度大于预设相似度；利用辅助图引导第一图像和第二图像进行融合，得到目标融合图像，可以通过辅助图建立第一图像和第二图像的梯度关系，抑制第一图像和第二图像之间的梯度差异，有助于防止目标融合图像上出现的梯度过度平滑、偏色等问题，使得目标融合图像的视觉效果更加自然，提高目标融合图像的图像质量。
14、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本申请。
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1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述辅助图的梯度方向与所述第二梯度的梯度方向之间的相似度大于预设相似度；所述基于所述第一梯度和所述第二梯度，计算辅助图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述能量函数，解算所述第一图像和所述第二图像对应的辅助图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取当前迭代周期对应的水平梯度和垂直梯度，得到当前水平梯度和当前垂直梯度，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测所述当前迭代周期对应的中间融合图像是否收敛，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像为可见光图像，所述第二图像为红外图像；所述利用所述辅助图引导所述第一图像和所述第二图像进行融合，得到目标融合图像，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一梯度为所述可见光图像的亮度域的梯度，所述第二梯度为所述红外图像的梯度；所述利用所述辅助图，对所述可见光图像的亮度域图像和所述红外图像进行融
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述辅助图、所述可见光图像的亮度域和所述红外图像的梯度代入能量函数，解算得到可见光亮度融合图，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现如权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序指令，所述程序指令能够被处理器执行以实现如权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述辅助图的梯度方向与所述第二梯度的梯度方向之间的相似度大于预设相似度；所述基于所述第一梯度和所述第二梯度，计算辅助图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述能量函数，解算所述第一图像和所述第二图像对应的辅助图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取当前迭代周期对应的水平梯度和垂直梯度，得到当前水平梯度和当前垂直梯度，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测所述当前迭代周期对应的中间融合图像是否收敛，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像为可见光图像，所述第二图像为红外图像；所述利用所述辅助图引导所述第一图像和所述第二图...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞克强，陈建可，郝德军，
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：
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