[发明专利]一种基于图像融合的彩色图像增强方法

说明书

本发明一种基于图像融合的彩色图像增强方法，首先利用加权最小二乘滤波器对可见光图像和近红外图像分别进行滤波获得图像的基本层；然后利用原图分别减去各自的基本层得到图像的细节层；再对基本层进行图像拉普拉斯金字塔分解，然后通过金字塔重建，得到融合基本层；计算细节层的局部能量和权重，并进行加权融合，得到融合细节层；最后将获得的融合基本层和融合细节层相加，得到最终的融合图像。本发发明有效抑制了融合图像的噪声和杂波，同时在融合时考虑了图像的细节信息与光照信息；对近红外图像对可见光图像颜色质量改善作用的进行了探究与实践；发掘近红外图像与可见光图像在不同尺度下的光照信息的变化。

技术领域

本发明属于计算机视觉、图像处理和颜色矫正技术领域，具体涉及一种利用近红外图像对彩色图像进行整体对比度增强以及细节纹理增强的方法。

背景技术

图像融合技术在近几年得到了快速发展，并且已经被广泛应用在了遥感成像、医疗成像、目标识别、计算机视觉、交通领域等等。图像融合技术指的是将同一传感器获得的多张图像或者不同传感器获得的多张图像融合，得到质量更高的融合图像。而本发明所涉及的方法主要针对后者，具体来说是将可见光波段的彩色图像与近红外图像融合，从细节和整体颜色对比度提高彩色图像的质量。

与人眼视觉系统类似，目前通过各类设备获取的图像绝大部分均位于可见光波段范围内成像，其光谱波段范围大致为380nm-750nm之间。可见光图像的优点在于可以提供场景内大量的细节信息和颜色信息，并与人眼观察结果更为接近，可以很大程度上满足人们的日常需求，但是其易受光照、天气等环境的影响。而红外波段可以在低照度、阴雨雾天下更好的工作，在恶劣的成像条件下，红外图像可以捕捉可见光波段无法捕捉的信息。但是红外图像缺乏目标颜色信息，并且容易丢失物体上的纹理，不利于观察。

综上可知，单一的成像器件往往在某些场景下失效或达不到需求的效果。因此，多传感器结合的探测手段可以获得更加丰富的场景信息，通过图像融合技术将多源信息融合成质量更高的单一图像。近红外波段的波长稍长于可见光波段，易于获取，并且可以很好的弥补可见光波段的缺点，很适合用于图像融合技术。

在过去几年，提出了许多方法来解决可见光图像和红外图像的融合问题。但是绝大部分的方法都着眼于图像细节信息和边缘目标的增强，而往往忽略了在大部分场景下，可见光的光照信息的损失使图像颜色退化。由于在有些场景红外光对物体性质区分能力更强，而这部分信息在之前的工作中缺乏充分的利用。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明提供了一种基于多尺度分解的融合方法。相比于以往的多尺度分解方法，该方法同时考虑了图像的边缘细节和光照信息。该方法通过加权最小二乘方法将图像分解为基本层和细节层，在基本层进一步利用金字塔分解方法，构建两幅图像基本层的拉普拉斯金字塔，对金字塔逐层渐进融合，以更好恢复图像的颜色信息；而在细节层，利用图像局部能量融合法则，对两者的细节进行加权融合，将最终得到的基本层和细节层相加，即可得到颜色恢复和细节增强的图像。

本发明所采用的技术方案为：一种基于图像融合的彩色图像增强方法，包括以下步骤：

步骤(1)：利用加权最小二乘滤波器(WLS)对可见光图像和近红外图像分别进行滤波获得各自的滤波图，即为图像的基本层；

步骤(2)：根据步骤(1)得到的滤波结果，利用原图分别减去各自的基本层即可得到图像的细节层；

步骤(3)：为了充分利用光照信息，对可见光图像和近红外图像基本层进行图像拉普拉斯金字塔分解。

步骤(4)：将获得的可见光图像和近红外图像的拉普拉斯金字塔，从金字塔顶层开始，逐层进行融合并重建金字塔到下一层，直到金字塔重建回底层，从而得到融合基本层；

步骤(5)：计算可见光图像和近红外图像细节层的局部能量和权重，并进行加权融合，得到融合细节层；