[发明专利]一种红外图像的处理方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种红外图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的红外图像和可见光图像；其中，所述红外图像和可见光图像是在相同场景拍摄的；

将所述待处理的红外图像和可见光图像作为配准对，输入至预先训练的卷积神经网络模型；卷积神经网络模型包括主干网络、传输网络和输出网络；所述主干网络的输入包括三个可见光图像通道和一个红外图像通道，所述主干网络的第一层卷积采用分组卷积，所述第一层卷积后的卷积层进行至少两次下采样，得到至少两个水平的特征；所述传输网络用于对得到的至少两个水平的特征进行特征融合；所述输出网络用于得到输出结果；

根据所述卷积神经网络模型的输出结果，确定所述待处理的红外图像和可见光图像的融合参数；

根据所述融合参数进行待处理的红外图像和可见光图像的融合处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型的训练过程包括：

获取预设数量的训练图像；其中，所述训练图像包括由红外图像和可见光图像组成的配准对；

将所述训练图像拆分为训练样本集和测试样本集；

采用所述训练样本集对初始卷积神经网络模型进行训练，其中，所述初始卷积神经网络模型的输入为训练样本集中的配准对，输出为所述配准对的形变参数；

基于所述形变参数对测试样本集进行测试，若测试结果符合预设标准，则确定卷积神经网络模型训练完成。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述形变参数用于对配准对中的红外图像进行形变调节，以作为融合基础图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述形变参数对测试样本集进行测试，包括：

基于所述形变参数对测试样本集中配准对的红外图像进行形变处理，得到形变处理结果；

将所述形变处理结果与所述配准对的红外图像进行子区域相似性比较，并根据子区域相似性比较结果确定测试结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述形变处理结果与所述配准对的红外图像进行子区域相似性比较，并根据子区域相似性比较结果确定测试结果，包括：

将所述形变处理结果与所述配准对的红外图像分别切分成第一数量的子区域；

对应计算形变处理结果的子区域与所述配准对的红外图像的子区域的相似度；

从所有的相似度中选取相似度高的第二数量个子区域作为计算子区域；

确定各计算子区域的相似性得分，以作为子区域相似性比较结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述卷积神经网络模型的输出结果，确定所述待处理的红外图像和可见光图像的融合参数，包括：

根据所述卷积神经网络模型的输出结果，确定所述待处理的红外图像和可见光图像的特征点的形变调节值；

根据所述形变调节值，确定所述待处理的红外图像和可见光图像的特征点的融合参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述形变调节值，确定所述待处理的红外图像和可见光图像的特征点的融合参数，包括：

根据所述形变调节值，对所述待处理的红外图像进行形变调节，以与可见光图像的特征点的像素点位置进行比较，得到融合参数。