[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

说明书

技术领域

本发明属于图像融合处理技术领域，具体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。

背景技术

图像融合是将两个或多个传感器获得的同一场景的图像信息有机整合的技术，融合图像更有利于人类与机器视觉感知和其它图像处理任务，如：图像增强、人脸识别、特征提取和目标检测等。由于图像融合技术可以丰富图像的信息及视觉效果，因此，图像融合被广泛应用于计算机视觉、医学成像、遥感测量等领域。

从二十世纪八十年代开始，多传感器图像融合已引起了广泛的兴趣和研究热潮，其在机器学习、遥感、计算机视觉、医学图像处理以及军事应用中有着广泛的应用前景。经过近三十年的发展，图像融合技术已形成了一定的规模，国内外也都开发出许多用于不同领域的融合系统，但是，这并不意味着图像融合技术已相当成熟了。从国内外目前的研究情况来看，图像融合技术在理论和技术方面均存在有待解决的问题。与国外相比，国内开展图像融合研究工作起步较晚，尽管国内近几年在图像融合方面的研究取得了较大的成就；但是，相比国外仍处于较落后的状态。因此，急需我们对图像融合进行广泛深入的基础理论和基础技术的研究。

随着新的信息理论的不断发展及国外内学者对图像融合不断深入全面地研究，图像融合研究取得了较大的进步。近年来，国内外学者提出了许多图像融合方法，其中，基于多尺度变换的图像融合方法是目前被广泛采用的方法，如文章《Image sequence fusion using a shift-invariant wavelet transform》，Image Processing，1997.Proceedings.，International Conference on.IEEE，1997，3：288-291，因为小波变换不能很好地捕捉图像的边缘和纹理信息，而且，该方法用简单的系数绝对值取大的融合规则，得到的融合图像效果不理想。此后，Kor S等人便提出了基于提升小波变换的特征级图像融合方法，参见文章《Feature level fusion of multimodal medical images in lifting wavelet transform domain》，Engineering in Medicine and Biology Society，2004.IEMBS′04.26th Annual International Conference ofthe IEEE.IEEE，2004，1：1479-1482，该方法通过计算小波变换系数的梯度，并通过比较两幅图像的小波变换系数梯度之差与设定的阈值的大小来确定融合系数，该方法所得到的融合图像尽管效果有所改善，但是，还是难以满足要求。随着非下采样轮廓波变换(NSCT)的兴起，学者们已将NSCT应用于图像融合中，参见《Image fusion based on nonsubsampled contourlet transform for infrared and visible light image》，Infrared Physics & Technology，2013，61：94-100.该方法获得的融合图像细节较丰富，纹理较清晰，视觉效果优于前两种方法，这是由于NSCT具有：(1)高度冗余性，与有用信息有关的NSCT系数在各个细节子带内呈现稀疏性分布；(2)NSCT采用的是具有各向异性的Contourlet基，是的各个细节子带“描述”的是源图像在不同方向上的细节信息，因此具有多方向选择性；而且，这种基于NSCT的图像融合方法对低频子带系数和带通方向子带系数分别采用基于区域视觉特性和交互梯度融合规则。但NSCT也有自身的不足：由于NSCT采用的方向滤波器为扇形滤波器的非下采样滤波器组，通过此滤波器获得带通方向子带系数；从而使得基于NSCT的图像融合方法的计算量较大，不利于实际应用；而且融合图像的清晰度、空间分辨率等依然相对较低，整体效果还是不尽如人意。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有方法的不足，提出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，以实现融合权重的自适应性、融合图像的清晰度与空间分辨率等，以得到图像质量更好的融合图像。