[發(fā)明專利]一種近紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310117564.2
• 申請(qǐng)日: 2023-02-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116342443A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 潘冬;楊波;蔣朝輝;桂衛(wèi)華;余浩洋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/50
• 分類號(hào): G06T5/50;G06T5/00;G06T7/246
• 代理公司: 長(zhǎng)沙朕揚(yáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43213
• 代理人: 馬家駿

1.一種近紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像；

構(gòu)建正則化項(xiàng)，所述正則化項(xiàng)包括數(shù)據(jù)保真項(xiàng)、多階超拉普拉斯先驗(yàn)項(xiàng)以及噪聲映射項(xiàng)；

基于正則化項(xiàng)，構(gòu)建用于近紅外圖像與可見(jiàn)光圖像融合的融合模型；

對(duì)融合模型進(jìn)行最優(yōu)值求解，獲得最優(yōu)融合圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法，其特征在于，所述正則化項(xiàng)中的多階超拉普拉斯先驗(yàn)項(xiàng)的具體公式為：

其中，f_MHLP表示多階超拉普拉斯先驗(yàn)項(xiàng)，X為待求解的最優(yōu)融合圖像，P為近紅外圖像，和分別表示對(duì)X求X方向和Y方向上的一階梯度，和分別表示對(duì)P求X方向和Y方向上的一階梯度，ΔX和ΔP分別表示對(duì)X和P求二階梯度，α₁，α₂和γ為懲罰參數(shù)，||·||_1/2表示求l_1/2范數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的近紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法，其特征在于，所述噪聲映射項(xiàng)的具體公式為：

其中，f_TV表示噪聲映射項(xiàng)，N表示估計(jì)的噪聲映射圖，β₁，β₂，β₃和δ為正則化參數(shù)，以及分別表示待求解的最優(yōu)融合圖像X在X方向、Y方向和Z方向的一階梯度，||·||₁表示求l₁范數(shù)，||·||_F表示求l_F范數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的近紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法，其特征在于，所述融合模型的具體公式為：

其中，Y為在惡劣環(huán)境下采集到的退化圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的近紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法，其特征在于，對(duì)融合模型進(jìn)行最優(yōu)值求解，獲得最優(yōu)融合圖像：

通過(guò)拉格朗日乘子優(yōu)化方法將融合模型最優(yōu)值求解的優(yōu)化問(wèn)題變?yōu)槔窭嗜諗U(kuò)展函數(shù)；

使用交替最小迭代框架將拉格朗日擴(kuò)展函數(shù)分解為五個(gè)子問(wèn)題，分別為W_i，M，N，H_j和X的子問(wèn)題，具體為：

其中，M＝ΔX-ΔP，A₁為W₁在X方向的拉格朗日乘法器乘子，A₂為W₂在Y方向的拉格朗日乘法器乘子，B為M的拉格朗日乘法器乘子，C₁為H₁在X方向的拉格朗日乘法器乘子，C₂為H₂在Y方向的拉格朗日乘法器乘子，C₃為H₃在Z方向的拉格朗日乘法器乘子，ψ和η是懲罰參數(shù)，i＝{1,2}，j＝{1,2,3}；

對(duì)五個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行迭代求解，第(k+1)次迭代求解后得到W_i，M，N，H_j和X的解，其中迭代終止條件具體為：

其中，X^k和X^k+1分別表示第k與(k+1)次迭代求解后得到X的解；

根據(jù)第(k+1)次迭代求解后得到X的解，獲得最優(yōu)融合圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一所述的近紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法，其特征在于，

近紅外圖像具體為包含于近紅外視頻的近紅外幀，且可見(jiàn)光圖像具體為包含于可見(jiàn)光視頻的可見(jiàn)光幀。