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专利号: 2022110759003
申请人: 深圳清瑞博源智能科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-08-04
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种图像融合方法,其特征在于,所述图像融合方法包括以下步骤:对可见光图像进行分解,得到可见光色调分量、可见光饱和度分量和可见光明度分量;

对红外图像进行分解,得到红外低频分量;

对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行融合,得到目标明度分量;

所述对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行融合,得到目标明度分量的步骤,包括:分别计算所述可见光明度分量所对应的谱范数和所述红外低频分量所对应的谱范数;

对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行广义实Schur分解处理,得到第一可见光明度分量和第一红外低频分量;

基于所述可见光明度分量所对应的谱范数和所述红外低频分量所对应的谱范数,对所述第一可见光明度分量和所述第一红外低频分量进行加权计算,得到融合分量;

对所述融合分量进行变换,得到目标明度分量;

其中,对所述融合分量进行变换,为对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行广义实Schur分解处理的逆过程;

对所述目标明度分量、所述可见光色调分量和所述可见光饱和度分量进行重构,得到融合图像。

2.如权利要求1所述的图像融合方法,其特征在于,所述基于所述可见光明度分量所对应的谱范数和所述红外低频分量所对应的谱范数,对所述第一可见光明度分量和所述第一红外低频分量进行加权计算,得到融合分量的步骤,包括:基于所述可见光明度分量所对应的谱范数和所述红外低频分量所对应的谱范数,计算得到可见光明度分量权重值和红外低频分量权重值,其中,所述可见光明度分量权重值与所述红外低频分量权重值之和等于1;

根据所述可见光明度分量权重值与所述红外低频分量权重值,对所述第一可见光明度分量和所述第一红外低频分量进行加权计算,得到融合分量。

3.如权利要求1所述的图像融合方法,其特征在于,所述对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行广义实Schur分解,得到第一可见光明度分量和第一红外低频分量的步骤之后,还包括:对所述第一可见光明度分量和所述第一红外低频分量分别进行归一化处理,得到第二可见光明度分量和第二红外低频分量;

以及所述基于所述可见光明度分量所对应的谱范数和所述红外低频分量所对应的谱范数,对所述第一可见光明度分量和所述第一红外低频分量进行加权计算,得到融合分量的步骤,包括:基于所述可见光明度分量所对应的谱范数和所述红外低频分量所对应的谱范数,对所述第二可见光明度分量和所述第二红外低频分量进行加权计算,得到融合分量。

4.如权利要求3所述的图像融合方法,其特征在于,所述对所述第一可见光明度分量和所述第一红外低频分量分别进行归一化处理,得到第二可见光明度分量和第二红外低频分量的步骤,包括:分别计算所述第一可见光明度分量所对应的预设范数和所述第一红外低频分量所对应的预设范数;

基于所述第一可见光明度分量所对应的预设范数,对所述第一可见光明度分量进行归一化处理,得到第二可见光明度分量;

基于所述第一红外低频分量所对应的预设范数,对所述第一红外低频分量分别进行归一化处理,得到第二红外低频分量。

5.如权利要求1所述的图像融合方法,其特征在于,所述对可见光图像进行分解,得到可见光色调分量、可见光饱和度分量和可见光明度分量的步骤之前,还包括:对可见光图像和红外图像分别进行预处理;

以及所述对可见光图像进行分解,得到可见光色调分量、可见光饱和度分量和可见光明度分量的步骤,包括:对预处理后的可见光图像进行分解,得到可见光色调分量、可见光饱和度分量和可见光明度分量;

以及所述对红外图像进行分解,得到红外低频分量的步骤,包括:对预处理后的对红外图像进行分解,得到红外低频分量。

6.如权利要求1所述的图像融合方法,其特征在于,所述对红外图像进行分解,得到红外低频分量的步骤,包括:对红外图像进行分解,得到初始红外低频分量;

对所述初始红外低频分量进行滤波处理,得到红外低频分量。

7.一种图像融合装置,其特征在于,所述图像融合装置包括:第一分解模块,用于对可见光图像进行分解,得到可见光色调分量、可见光饱和度分量和可见光明度分量;

第二分解模块,用于对红外图像进行分解,得到红外低频分量;

融合模块,用于对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行融合,得到目标明度分量;

所述对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行融合,得到目标明度分量,包括:分别计算所述可见光明度分量所对应的谱范数和所述红外低频分量所对应的谱范数;

对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行广义实Schur分解处理,得到第一可见光明度分量和第一红外低频分量;

基于所述可见光明度分量所对应的谱范数和所述红外低频分量所对应的谱范数,对所述第一可见光明度分量和所述第一红外低频分量进行加权计算,得到融合分量;

对所述融合分量进行变换,得到目标明度分量;

其中,对所述融合分量进行变换,为对所述可见光明度分量和所述红外低频分量进行广义实Schur分解处理的逆过程;

重构模块,用于对所述目标明度分量、所述可见光色调分量和所述可见光饱和度分量进行重构,得到融合图像。

8.一种图像融合设备,其特征在于,所述设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像融合程序,所述图像融合程序配置为实现如权利要求

1至6中任一项所述的图像融合方法的步骤。

9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有图像融合程序,所述图像融合程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的图像融合方法的步骤。