[发明专利]红外与可见光融合的汽车夜视抗晕光图像分割及评价方法

摘要

本发明提出了一种红外与可见光融合的汽车夜视抗晕光图像的评价方法，该方法通过设计的自适应迭代阈值法根据可见光图像的晕光程度自动确定可见光灰度图像的晕光临界灰度值，并将融合图像自动分为晕光区与非晕光区；针对晕光区与非晕光区图像处理目标的不同，在晕光区设计了晕光消除度用于评价融合图像晕光消除的效果，在非晕光区从多个角度评价融合图像色彩细节信息的增强效果。该方法解决了现有红外与可见光融合图像评价方法用于评价汽车夜视抗晕光融合图像时，评价结果与人眼视觉效果不一致、融合图像晕光消除越彻底评价结果反而越差的问题。

主权项

1.红外与可见光融合的汽车夜视抗晕光图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将可见光彩色图像转化为灰度图像；步骤2、通过自适应迭代阈值法确定可见光灰度图像的晕光临界灰度值Gc；步骤3、根据晕光临界灰度值G_c将可见光、红外和融合图像中的每幅图像分为晕光区域A_H和非晕光区域并分割成晕光图像P_H和非晕光图像在步骤2中：通过自适应迭代阈值法确定可见光灰度图像的晕光临界灰度值Gc，具体包括以下步骤：步骤2.1、选择图像灰度中值作为初始阈值T0；T0＝0.5(Inmax+Inmin)式中：Inmax、Inmin分别是图像所有像素中最大的灰度值、最小的灰度值；步骤2.2、利用阈值Ti把图像分割为两个区域R1和R2，根据下式计算区域R1和R2的灰度均值μ1和μ2：式中：In(j)是第j个像素的灰度值，L为图像总像素数，L1为区域R1像素数，L2为区域R2像素数，L＝L1+L2；步骤2.3、根据下式，计算新的阈值Ti+1：Ti+1＝m(μ1+μ2)；式中：m为晕光图像的分割效果满足人眼视觉效果的自适应系数，随图像晕光程度自动调节；步骤2.4、重复步骤2.2～2.3，直到阈值不再变化时迭代结束，把最新得到的阈值作为图像的晕光临界灰度值Gc。