双色中波红外图像变换域多规则融合方法技术

本发明专利技术涉及图像融合技术，具体为双色中波红外图像变换域多规则融合方法。解决现有的双色中波红外图象融合方法因采用单一融合规则不能适应探测动态变化的需要和不能直接在双色中波成像仪中实现的问题。把红外中波分为3.4~4.1μm、4.5~5.3μm两个波段，然后按如下步骤进行：对两个细分波段图像分别进行支持度变换，得到低频图像和支持度序列图像；对最后一层低频图像用单一规则合成、在对合成图像用模糊隶属函数融合；对支持度序列图像先用单一规则合成在用模糊隶属函数合成图像再次合成；对合成的低频图像和合成的支持度图像采用支持度变换法进行融合。该方法在FPGA和DSP芯片或单一的FPGA芯片上实现，芯片可容易地嵌入双色中波成像仪中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像融合技术，具体为。
技术介绍
不同波段的红外图像在描述目标或者场景信息时有不同的优势，所以，对多波段(多色)图像进行合成可以提高最终成像质量。有代表性的研究包括可见光图像与红外图像融合、长波图像与中波图像的融合、中波图像与中波图像的融合，也有一些文献提及紫外光图像研究的。其中红外中波(波长为:可以进一步分为更细的波段3.Γ4.1Mffl和4.5^5.3Mm，在这两个不同细分波段上光谱透过率、对应的峰值温度探测范围、受太阳辐射的影响不同，加上目标或者场景的辐射特性和红外探测器的响应特性不同，所以两个细分波段上的成像特性也不同，研究表明二者具有一定的互补性。利用这种互补性实现双色中波红外成像，可以减少大气辐射衰减的影响，获得更好的成像效果，同时还可以利用目标或者场景在不同细分波段的辐射特性和各个细分波段的特点分别成像，获得各自信噪比高的信号，再通过后处理获取比没有细分的中波段成像效果更好的图像。因此，研究细分中波段图像融合，对提高中波图像质量和目标识别具有重要意义。多分辨率变换是图像融合中行之有效的一类方法，如金字塔算法、小波包变换、支持度变换等多分辨率变换在双色中波红外图像融合中均取得较好效果。但是这些变换在进行图像融合时，对变换域系数多采用单一的合成规则，而不同合成规则具有不同的优缺点，适合于不同特征的图像融合。红外探测器实际探测中，随着场景、条件的变化，图像的特征也在变化，所以，单一的合成规则无法满足探测的动态性需求，就使得现有的图像融合方法不能得到理想的效果。另外，红外成像是由红外成像仪来完成的，红外成像仪通常由热成像镜头、红外探测器、放大器和信号处理与显示部分组成。融合图像时，红外成像仪输出两细分波段图像到PC机中，两细分波段图像在MATLAB (矩阵实验室)等软件上通过编程运行相关算法完成图像融合，才能得到高质量的图像。虽然有较多的研究内容涉及红外成像仪`材料的研制、红外成像仪的制冷、红外成像仪向更长波段发展、红外成像仪焦平面阵列器件的研制和红外成像仪与数据处理设备的结合等方面，这些技术的发展确实极大地提高了红外图像的质量，但是一个不容忽视的事实是:红外成像仪输出的图像还不能直接用于识别与决策，不具有实用价值，还必须通过PC机进行图像融合得到高质量的图像才有实用价值。在实际使用中红外成像仪和PC机通常是分离分体的，有时甚至距离很远，图像处理的实时性难以保证；另一方面，红外成像仪需要对初步预处理后的图像进行视频编码才能输出视频图像，输入计算机后又需要视频解码才能进行图像融合，使融合过程繁琐，但这种重复工作对于融合结果本身意义并不大。综合考虑以上两方面情况可以看出，需要有一种方法来既专门用于红外中波细分波段上高质量的图像融合，又能直接在双色成像仪中实现，使得红外成像仪可以直接输出融合后的中波图像，这样才能提高双色中波红外成像的实时性、实用性，保证方便快捷地完成中波图像的采集与融合。
技术实现思路
本专利技术为了解决双色中波红外图象融合方法因合成规则单一，对动态探测图像合成效果不甚理想的问题和不能直接在双色成像仪中实现成像的问题，提供了一种。本专利技术是采用如下的技术方案实现的:，包括以下步骤:两细分波段图像用支持度变换进行预处理，每个细分波段图像分别得到低频图像和支持度序列图像；两低频图像的最后一层分别用下列规则合成提取中波特征:规则一:基于区域的标准差最大的中心像素值取大法，先初步合成本文档来自技高网...

【技术保护点】
双色中波红外图像变换域多规则融合方法，其特征在于包括以下步骤：两细分波段图像用支持度变换进行预处理，每个细分波段图像分别得到低频图像和支持度序列图像；两低频图像的最后一层分别用下列规则合成提取中波特征：规则一：基于区域的标准差最大的中心像素值取大法，先初步合成，为了保证合成图像像素取值的区域一致性，再进一步合成，，规则二：区域加权平均法，PFr2(x,y)=σ1r(x,y)P1r(x,y)+σ2r(x,y)P2r(x,y)σ1r(x,y)+σ2r(x,y)，规则三：像素值最大法，?，式中，P1r(x,y)、P2r(x,y)分别表示两低频图像的最后一层在(x,y)处的像素值，σ1γ(x,y)、σ2γ(x,y)分别表示两低频图像的区域标准差，l表示规则一中先合成后的图像的区域窗口中像素值P1r(x,y)的个数，th为阈值，取值为(0.5M2,M2)，M2为规则一中先合成后的图像的区域窗口的大小；单一规则合成后的低频图像利用梯形模糊隶属度函数融合，?，式中PFri(x,y)为通过第i种规则合成后的图像在(x,y)处的像素值，μPi是第i种规则的梯形模糊隶属度函数；两支持度序列图像分别用下列规则合成提取中波特征：规则一：像素能量最大法，，规则二：区 域加权平均法，?SFj2(x,y)=fσ1j(x,y)S1j(x,y)+fσ2j(x,y)S2j(x,y)fσ1j(x,y)+fσ2j(x,y)，式中，S1j(x,y)、S2j(x,y)分别表示两支持度序列图像的第j层的在(x,y)处的像素值，f1j(x,y)、f2j(x,y)分别表示两支持度序列图像的第j层的在(x,y)处差异能量特征值；单一规则合成后的支持度序列图像利用梯形模糊隶属度函数融合，SFj(x,y)=μs1SFj1(x,y)+μs2SFj2(x,y)，SFj1(x,y)、SFj2(x,y)分别表示通过像素能量最大法合成后的图像的第j层在(x,y)处的像素值和通过区域加权平均法合成后的图像的第j层在(x,y)处的像素值，对应的梯形隶属度函数分别是μS1、μS2；利用梯形模糊隶属度函数合成后的图像进行支持度逆变换。FDA0000276839431.jpg,FDA0000276839432.jpg,FDA0000276839434.jpg,FDA0000276839435.jpg,FDA0000276839436.jpg...

【技术特征摘要】
1.色中波红外图像变换域多规则融合方法，其特征在于包括以下步骤: 两细分波段图像用支持度变换进行预处理，每个细分波段图像分别得到低频...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨风暴，蔺素珍，王肖霞，吉琳娜，王志社，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：