[发明专利]基于红外与可见光图像融合的血管图像增强方法和系统

权利要求书

1.一种基于红外与可见光图像融合的血管图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过近红外采集装置获得当前皮肤位置的血管近红外图像，并进行图像预处理；

S2、通过双目相机装置拍摄当前相同皮肤位置的血管可见光图像，并进行图像预处理；

S3、对所得的血管近红外图像和血管可见光图像通过滤波算法进行分解，得到血管近红外图像的基础层和细节层，以及血管可见光图的基础层和细节层；

S4、对所有基础层采用平均策略进行融合得到增强基础层，对所有细节层采用加权平均策略进行融合得到增强细节层；

S5、通过叠加法将增强基础层和增强细节层进行融合得到增强血管图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于红外与可见光图像融合的血管图像增强方法，其特征在于，

对所得的血管近红外图像和血管可见光图像通过均值滤波器进行过滤，得到均值滤波图像α_u1(x,y)和α_u2(x,y)；

对所得的血管近红外图像和血管可见光图像通过中值滤波器进行过滤，得到中值滤波图像α_η1(x,y)和α_η2(x,y)；

使用均值滤波图像减去中值滤波图像，并取绝对值，得到中间矩阵β₁(x,y)和β₁(x,y)，其表达式为：

β₁(x,y)＝|α_u1(x,y)-α_η1(x,y)|

β₂(x,y)＝|α_u2(x,y)-α_η2(x,y)|

根据这两个中间矩阵得到细节层的加权系数矩阵：

其中，ψ₁(x,y)为血管近红外图像的加权系数，ψ₂(x,y)为血管可见光图像的加权系数。

3.根据权利要求1所述的一种基于红外与可见光图像融合的血管图像增强方法，其特征在于，所述的步骤S4中，平均策略的计算表达式为：

其中，α^A(x,y)为增强基础层，为血管近红外图像的基础层，为血管可见光图像的基础层。

4.根据权利要求1所述的一种基于红外与可见光图像融合的血管图像增强方法，其特征在于，所述的步骤S4中，加权平均策略的计算表达式为：

其中，α^B(x,y)为增强细节层，为血管近红外图像的细节层，为血管可见光图像的细节层，ψ₁(x,y)为血管近红外图像的加权系数，ψ₂(x,y)为血管可见光图像的加权系数。

5.根据权利要求1所述的一种基于红外与可见光图像融合的血管图像增强方法，其特征在于，所述的步骤S5中，叠加法的计算表达式为：

γ(x,y)＝α^A(x,y)+α^B(x,y)

其中，γ(x,y)为增强血管图像，α^A(x,y)为增强基础层，α^B(x,y)为增强细节层。

6.一种基于红外与可见光图像融合的血管图像增强系统，其特征在于，包括：

采集模块：通过近红外采集装置获得当前皮肤位置的血管近红外图像，并进行图像预处理；通过双目相机装置拍摄当前相同皮肤位置的血管可见光图像，并进行图像预处理；

处理模块：对所得的血管近红外图像和血管可见光图像通过滤波算法进行分解，得到血管近红外图像的基础层和细节层，以及血管可见光图的基础层和细节层；对所有基础层采用平均策略进行融合得到增强基础层，对所有细节层采用加权平均策略进行融合得到增强细节层；

输出模块：通过叠加法将增强基础层和增强细节层进行融合得到增强血管图像。