[發明專利]基于雙邊濾波金字塔的三光圖像智能融合方法

有效

• 申請號: 201810118085.1
• 申請日: 2018-02-06
• 公開（公告）號: CN108399612B
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 趙毅;張登平;錢晨;劉寧;楊超;馬新華;謝小波;宋莽
• 申請（專利權）人: 江蘇宇特光電科技股份有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T3/60;G06T7/33;G06T5/00
• 代理公司: 北京中企鴻陽知識產權代理事務所(普通合伙) 11487
• 代理人: 郭鴻雁

1.一種基于雙邊濾波金字塔的三光圖像智能融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，首先利用平行光軸設計架設三光攝像頭，讓三光攝像頭正對同一場景進行視頻信號采集；

步驟S2，將采集到的三路視頻信號進行位移偏差和旋轉畸變校正；

位移偏差和旋轉畸變的校正方法采用笛卡爾坐標系和極坐標系下的圖像配準校正算法，計算圖像中目標特征點，并在三幅光譜圖像中同時計算相同的特征點出現的像素位置，并利用笛卡爾坐標系的平移縮放計算和極坐標系下的旋轉因子計算，將三個光譜圖像的角度位置、大小全部調整到相同的維度，以便進行后續的融合計算；

步驟S3，將雙邊濾波器進行了金字塔層析處理，即將雙邊濾波器得到的圖像結果分別再進行金字塔下采樣分層，將分層得到的結果再進行雙邊濾波操作，通過多次層析聯合運算的方式，確保圖像中所有的特征信息都能夠被完全提取出來進行融合計算；

其中，雙邊濾波器的計算公式為：

其中，k(i,j)代表歸一化系數：

這里的記號(i′,j′)∈S_i,j代表(i′,j′)與(i,j)是圖像中的相鄰元素；一般情況下g_s被選擇是一個標準化的高斯核函數，即雙邊濾波器中的所有系數之和為1；此外在強度域亦采用一個高斯核函數；這個模板的總體權重k(i,j)是通過將空間域與強度域的兩個高斯模板的結果相乘得到；其范圍應該在0-1之間；

步驟S4，當金字塔層析處理結束后，需要將三個光譜圖像獲得的三種金字塔信息進行融合；融合方法是將三個光譜圖像對應的金字塔層基底與基底進行加權融合，特征與特征進行加權融合；從金字塔最頂層開始，每加權融合一次就進行金字塔逆運算，將高層金字塔維度擴大進入下一個次高層并與次高層進行再加權融合計算，直到所有的金字塔分層全部計算完畢，此時原來的三光譜圖像就融合變為一幅包含了三種光譜所有特征的融合圖像，并向外輸出，這樣，用戶只需要觀察這一幅圖像便能夠完成對場景中所有目標特征的獲取；

其中，在步驟S3-S4中，假設金字塔的第l層圖像為G₁，雙邊濾波金字塔的構建公式為：

G_l(i,j)＝w(2i,2j,σ)*G_l-1(2i,2j)，(1≤l≤N)， (3)；

其中，N表示金字塔的層號，*表示卷積，i/j都表示圖像的坐標，w(2i,2j,σ)表示方差為σ的雙邊濾波核函數；

因此，G₀、G₁、…、G_N就構成了基頻層金字塔,G₀與原始圖像相同；當前層圖像的大小依次為上一層圖像大小的1/4，金字塔的總層數為N+1；

將圖像G_l經過內插得到放大四倍的圖像其圖像尺寸與G_l-1的尺寸相同；則由公式(3)得到：

公式(2)中：

令

由LP₀、LP₁、…、LP_N構成的金字塔即為雙邊濾波金字塔；它的每一層圖像是基頻層金字塔本層圖像與其高一層的圖像經過內插放大后圖像的差，此過程相當于帶通濾波，因此雙邊濾波金字塔又稱為帶通金字塔分解；最終，通過將得到的所有每層的基頻層金字塔和得到的細節分量通過金字塔重建的方法復原，即得到融合后的圖像。

2.如權利要求1所述的基于雙邊濾波金字塔的三光圖像智能融合方法，其特征在于：在步驟S2中，在進行位移偏差和旋轉畸變的校正時需將三個光譜圖像縮放到相同的大小之后再進行校正。

3.如權利要求1所述的基于雙邊濾波金字塔的三光圖像智能融合方法，其特征在于：在步驟S3中，雙邊濾波器進行了金字塔層析處理的主要步驟為：

從原始三個光譜圖像開始，對每個光譜圖像都進行下面處理：最基底的圖像經過第一次雙邊濾波處理后得到了基頻層和細節層兩幅圖像，繼而將此時得到的基頻層圖像進行金字塔下采樣過程，得到第二層金字塔圖像，然后分別對第二層的基底金字塔圖像進行雙邊濾波處理，再得到該第二層的基頻層和細節層兩幅圖像，然后將該第二層的基頻圖像繼續進行雙邊濾波處理，以此類推，直到對金字塔所有層都進行了雙邊濾波處理。