[发明专利]一种基于交互非局部均值滤波的红外与可见光图像融合方法

摘要

本发明涉及一种基于交互非局部均值滤波的红外与可见光图像融合方法，主要解决现有红外与可见光图像融合方法获得融合图像的清晰度、对比度、空间分辨率低等问题。其实现步骤为(1)对输入的红外与可见光图像进行交互非局部均值滤波获得基层图像；(2)对红外与可见光图像与其基层图像相减得到红外与可见光图像的细节图像；(3)计算细节图像的邻域窗口统计特性得到红外与可见光图像的融合权重图；(4)将红外与可见光图像的融合权重图分别作用于红外与可见光图像，并对经融合权重图作用的红外图像与可见光图像进行加权融合便获得融合图像。本发明采用的基于交互非局部均值滤波的红外与可见光图像融合方法能获得清晰度、对比度、空间分辨率高的融合图像，融合效果好，可用于人类视觉和机器认知等领域。

主权项

一种基于交互非局部均值滤波的红外与可见光图像融合方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：(1)对输入的红外图像A和可见光图像B分别进行交互非局部均值滤波，获得红外图像A与可见光图像B的基层图像BA与BB；(2)将红外图像A与可见光图像B分别与基层图像BA与BB相减，得到红外与可见光图像的细节图像DA与DB；(3)计算细节图像的邻域窗口的统计特性获得红外图像A与可见光图像B的融合权重图ξA与ξB；(4)将融合权重图ξA与ξB分别作用于红外图像A和可见光图像B，并对经融合权重图作用的红外图像A与可见光图像B进行加权融合，得到最终的融合图像F；步骤(1)所述的对输入的红外图像A和可见光图像B分别进行交互非局部均值滤波，获得红外图像A与可见光图像B的基层图像BA与BB，按如下步骤进行：(2a)构造交互非局部均值滤波核：其中，A与B分别为红外图像与可见光图像，为高斯核的标准差，k为滤波器参数，Np与Nq分别表示红外图像A中位置为p和q的相似窗口，Mp与Mq分别表示可见光图像B中位置为p和q的相似窗口，I(Np)与I(Nq)分别表示红外图像A中的邻域Np与Nq的灰度值，I(Mp)与I(Mq)分别表示可见光图像B中的邻域Mp与Mq的灰度值；(2b)计算红外图像A与可见光图像B的基层图像BA与BB，按如下公式计算：步骤(3)所述的计算细节图像的邻域窗口的统计特性获得红外图像A与可见光图像B的融合权重图ξA与ξB，按照如下步骤进行：(3a)确定红外图像A和可见光图像B的像素位置(m，n)以及其邻域窗口的大小ψ×ψ，构造矩阵M，其中，矩阵M中对应位置的元素为红外图像A或可见光图像B像素位置(m，n)的大小为ψ×ψ的邻域窗口图像块中像素值；(3b)将矩阵M的行与列对应的数值分别记为观测值与变量值，计算矩阵M的协方差矩阵的行的无偏估计值UH；(3c)确定矩阵UH的特征值，由于矩阵M的大小为ψ×ψ，所以矩阵M有ψ个特征值，这些特征值的和正比于邻域窗口图像块的水平细节强度，将这些特征值的和记为DSTH；(3d)同理有，将矩阵M的每一列与每一行分别看作一个观测值和一个变量，从而由矩阵M的协方差矩阵列的无偏估计值UV的特征值的和获得垂直细节强度DSTV；(3e)通过DSTH和DSTV计算红外图像A与可见光图像B的融合权重图ξA 与ξB，是通过如下公式进行；ξA(m，n)＝DSTH[A](m，n)+DSTV[A](m，n)ξB(m，n)＝DSTH[B](m，n)+DSTV[B](m，n)其中，A、B分别为红外图像与可见光图像，(m，n)为图像的空间位置。