一種基于指導性濾波的圖像融合方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，具體設及一種基于指導性濾波的圖像融合方法。
【背景技術】
[0002] 鑒于可見光圖像分辨率較高，邊緣、紋理等細節(jié)信息比較豐富，但容易受到天氣等 外界環(huán)境的影響；紅外圖像適應力較強，可W穿透一般煙霧，能夠晝夜持續(xù)工作，但圖像灰 度是由溫度決定，細節(jié)較少，真實感不強，因此將兩者相互融合補充，能夠達到較好的視覺 效果。目前，相關的圖像融合算法有W下兩種:①像素加權平均法:將感興趣的圖像區(qū)域賦 上較大的權值W獲得優(yōu)勢顯示。該方法的優(yōu)點在于計算復雜度低，易于實時處理，缺點是加 權準則很難確定，導致融合效果差異性很大。②多分辨率圖像融合法:將圖像分解在不同頻 段上，然后依據(jù)某種融合規(guī)則對各頻段數(shù)據(jù)進行融合，最后將各個頻段重構(gòu)得到融合后圖 像。該類方法典型的有:拉普拉斯金字塔法、小波變換法等。優(yōu)點在于可W根據(jù)圖像不同頻 段特性選擇不同的融合法則，針對性更強，缺點是不同頻段像素之間缺乏關聯(lián)性，導致融合 重構(gòu)后圖像過于"生硬"，視覺效果不佳，另外計算復雜度也較高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明提供了一種基于指導性濾波的圖像融合方法，旨在解決現(xiàn)有可見光與紅外 圖像融合方法計算復雜度高、融合視覺效果不佳的問題。
[0004] 本發(fā)明的圖像融合方法包括如下步驟：
[000引1)對原始紅外圖像Ii進行最大值濾波，濾波結(jié)果/r*可W表示為：
[0006] 1嚴(約-niax',(/, ( r))
[0007] 其中，Q R(X)表示中屯、坐標為X，半徑為R的圖像區(qū)域；
[000引2)采用指導性濾波算法對/,m'"做進一步濾波處理，輸出圖像/ff :
[0009] If 二 GtdcJcdFm。!人！，，1:。\1.，。)
[0010]其中，GuidedFilte;r( ?)表示指導性濾波算法，:T表示濾波半徑，￡表示正則化參 數(shù)；
[00川 3)將圖像Zf直接疊加在原始可見光圖像Iv上，得到圖像If:
[001引 /'=掉肝+她；
[001引4)對圖像I迸行伽瑪校正，得到最終融合圖像
[0015] 其中，丫表示校正系數(shù)，P表示圖像數(shù)據(jù)的位數(shù)。
[0016] 所述指導性濾波算法包括如下步驟：
[001 7 ] I )對原始紅外圖像I I及:ff"進行均值濾波，得到均值= /"，nm (/,-)， WW",?. = ./mw"(r&)，并求得原始紅外圖像Ii的自相關值C0町及與圖像Ifax的互相關值 mT袖m"，即CO巧，=X歷托* /,' )，媒巧,,嚴。/,"細化.*巧皿）；
[0018] 2)根據(jù)均值自相關值W";,、與互相關值CWTy,m，、及均值m胃/。。、，求得方差 ^3氣及協(xié)方差6￡?^?'。，'即
[0019] \'批，=con) - m'ean,盧 m&an'j':,化W,!'.二 CO"-,,' ' - HWtW; mean 1''
[0020] 3)然后根據(jù)步驟2)到的計算結(jié)果進行如下運算，最終得到融合后輸出圖像/W : 化=COY 挪。X . /跨批^ + 色），& 二歴備 ^ -化 * 講備 4，mean。= f mean (a)，meanb = f mean (b)，
[0021 ] 二"?tY"?,,. + ",(W".,'
[0022] 本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明充分考慮到可見光圖像和紅外圖像各自的優(yōu)勢，即 可見光圖像細節(jié)豐富，紅外圖像能夠?qū)σ恍└信d趣的目標高亮顯示。為此在做圖像融合時 對可見光部分全部保留，而紅外部分則使用指導性濾波提取高亮信息。由于本發(fā)明基于像 素級融合，且只是部分區(qū)域提高了灰度級別，并不會出現(xiàn)融合效果"不自然"的現(xiàn)象，另外算 法計算復雜度較低，易于實時處理。
【附圖說明】
[0023] 圖1是本實施例的融合方法流程框圖；
[0024] 圖2是本實施例的效果圖，其中，（a)圖是原始可見光圖像，（b)圖是原始紅外圖像， (C)圖是融合后結(jié)果。
【具體實施方式】
[0025] 下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明的技術方案作進一步詳細說明。
[0026] 本實施例中的基于指導性濾波的圖像融合方法，首先對紅外圖像進行最大值濾波 獲取其中的高亮信息;然后使用原始紅外圖像作為指導圖像(Guidance Image)對高亮部分 做指導性濾波(Guided Filter)處理，處理結(jié)果直接疊加在可將光圖像上;最后將疊加圖像 進行伽瑪校正(Gamma Correction) W調(diào)整像素灰度級即得到最終融合輸出，具體步驟如 下：
[0027] 1)對原始紅外圖像Ii進行最大值濾波，濾波結(jié)果/r*可W表示為：
[002引 /;"、(-、-)= ,n,i,ax (/, (1.)) (1)
[0029] 其中，Q R(X)表示中屯、坐標為X，半徑為R的圖像區(qū)域；
[0030] 2)采用指導性濾波算法對/,胃做進一步濾波處理，輸出圖像/W :
[0031 ] 皆r =廚Me化成你巧，/；皿，r，幻 (2)
[0032]其中，GuidedFilter( ?)表示指導性濾波算法，r表示濾波半徑，e表示正則化參 數(shù)；
[003引3)將圖像直接疊加在原始可見光圖像^上，得到圖像If:
[0034] = (/," +"/2 ; (3)
[003引4)對圖像If進行伽瑪校正，得到最終融合圖像
(4；
[0037] 其中，丫表示校正系數(shù)，P表示圖像數(shù)據(jù)的位數(shù)。
[0038] 指導性濾波算法實現(xiàn)過程如下所示：
[0041 ] 其中，fmean表示濾波半徑為r的均值濾波，me an、C or r、var和C O V分別表示均值、相 關值、方差和協(xié)方差。
[0042] 本實施例中所用可見光和紅外圖像均為8位、360 X 270的灰度圖像，如附圖2中的 (a)圖和(b)圖所示。
[0043] 按照上述實施步驟，首先利用（1)式對原始紅外圖像做最大值濾波處理，其中半徑 R = 7;然后利用(2)式求得指導性濾波結(jié)果，其中濾波半徑r = 30,正則化參數(shù)e = l(T3;最后， 使用(3)式將濾波圖像和原始可見光圖像疊加，疊加結(jié)果再經(jīng)過(4)式伽瑪校正即得到最終 的融合輸出，其中校正系數(shù)丫 =0.8,圖像位數(shù)n = 8。
[0044] 附圖2中的（C)圖是最終融合效果，與原始可見光和紅外圖像相比，既保留了可見 光圖像的細節(jié)信息，又把紅外圖像中的感興趣目標高亮顯示，且具有較好的視覺效果。
【主權項】
1. 一種基于指導性濾波的圖像融合方法，其特征在于，包括如下步驟： 1) 對原始紅外圖像^進行最大值濾波，濾波結(jié)果/rx可以表示為：其中，ΩΚ(Χ)表示中心坐標為X，半徑為R的圖像區(qū)域； 2) 采用指導性濾波算法對/ΓΧ做進一步濾波處理，輸出圖像其中，GuidedFilter( ·)表示指導性濾波算法，:r表示濾波半徑，ε表示正則化參數(shù)； 3) 將圖像/嚴直接疊加在原始可見光圖像Iv上，得到圖像If:4) 對圖像If進行伽瑪校正，得到最終融合圖像I、：其中，γ表示校正系數(shù)，P表示圖像數(shù)據(jù)的位數(shù)。2. 根據(jù)權利要求1所述基于指導性濾波的圖像融合方法，其特征在于，所述指導性濾波 算法包括如下步驟： 1) 對原始紅外圖像^及/廣1進行均值濾波， 并求得原始紅外圖像I:的自相關值CWT/,及與圖像/,max的互相關值'即2) 根據(jù)均值《胃^、自相關值、與互相關值及均值，求得方差胃化 及協(xié)方差emV??，即3) 然后根據(jù)步驟2)到的計算結(jié)果進行如下運算，最終得到融合后輸出圖像/嚴:：
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于指導性濾波的圖像融合方法，包括如下步驟：1)對原始紅外圖像Ii進行最大值濾波，得到圖像2)采用指導性濾波算法對做進一步濾波處理，輸出圖像3)將圖像直接疊加在原始可見光圖像Iv上，得到圖像If；4)對圖像If進行伽瑪校正，得到最終融合圖像。本發(fā)明基于像素級融合，且只是部分區(qū)域提高了灰度級別，并不會出現(xiàn)融合效果“不自然”的現(xiàn)象，另外算法計算復雜度較低，易于實時處理。
【IPC分類】G06T5/50, G06T5/10
【公開號】CN105528772
【申請?zhí)枴緾N201510880750
【發(fā)明人】葛秘蕾, 劉永進, 孫小亮
【申請人】中國航空工業(yè)集團公司洛陽電光設備研究所
【公開日】2016年4月27日
【申請日】2015年12月5日