[发明专利]基于高低频信息补充的图像融合方法及系统

权利要求书

1.一种基于高低频信息补充的图像融合方法，其特征在于，包括步骤：

S1：获取VIS图像，将所述VIS图像进行HSV转换获得VIS-V图像，提取所述VIS-V图像的显著图引导的权重图Ls；

S2：获取NIR图像，将所述NIR图像进行多尺度分解获得高频NIR图像和低频NIR图像，将所述VIS-V图像进行多尺度分解获得高频VIS-V图像和低频VIS-V图像；将所述高频VIS-V图像和所述高频NIR图像组成高频图像，将所述低频VIS-V图像和所述低频NIR图像组成低频图像；

S3：提取所述NIR图像的归一化局部熵引导的权重图Lg；

S4：通过所述归一化局部熵引导的权重图Lg和所述显著图引导的权重图Ls对所述低频图像进行引导，获得引导后的低频图像；

S5：提取VIS-V图像的梯度图对所述高频图像进行补充，获得补充后的高频图像H_u，对所述引导后的低频图像进行补充，获得补充后的低频图像LF；将所述补充后的高频图像和所述补充后的低频图像进行融合，获得融合图像Fused C。

2.根据权利要求1所述的基于高低频信息补充的图像融合方法，其特征在于，步骤S1中，提取所述VIS-V图像的显著图引导的权重图Ls，具体为：

S11：获取所述VIS-V图像的局部灰度和全局平均灰度，通过所述局部灰度与所述全局平均灰度的比较获得所述VIS-V图像的显著图，计算公式如下：

其中，a为VIS-V图像编号，k为像素编号，为第a幅VIS-V图像的第k个像素的灰度值；M(.)为VIS-V图像的全局平均灰度，I_a为第a幅VIS-V图像；

对于第a幅VIS-V图像中的任一像素，若则保留该像素，否则将该像素的灰度值设为0，将第a幅VIS-V图像的所有像素比较完毕后获得所述VIS-V图像的显著图mapb；

S12：将所述VIS图像作为引导图像，对所述VIS-V图像的显著图map b进行滤波，获得所述显著图引导的权重图Ls，计算公式如下：

Ls_a＝G_r,ε(S_a,I_a)

其中，Ls_a为第a幅VIS-V图像的显著图引导的权重图；G_r,ε为引导滤波器函数，r和ε为预设参数，r用于控制引导滤波器函数的大小，ε用于决定引导滤波器函数的模糊程度；S_a表示第a幅VIS-V图像的显著图。

3.根据权利要求1所述的基于高低频信息补充的图像融合方法，其特征在于，步骤S2具体为：

S21：通过基于高斯金字塔的LP分解方法对所述NIR图像进行滤波，获得NIR图像的高斯金字塔序列；

S22：通过所述NIR图像的高斯金字塔序列计算获得所述高频NIR图像和所述低频NIR图像；

S23：通过基于高斯金字塔的LP分解方法对所述VIS-V图像进行滤波，获得VIS-V图像的高斯金字塔序列；

S24：通过所述VIS-V图像的高斯金字塔序列计算获得所述高频VIS-V图像和所述低频VIS-V图像。