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CN102298769A - 基于色彩传递的夜视弱光图像与红外图像的彩色融合方法 - Google Patents

基于色彩传递的夜视弱光图像与红外图像的彩色融合方法 Download PDF

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CN102298769A
CN102298769A CN2011101559584A CN201110155958A CN102298769A CN 102298769 A CN102298769 A CN 102298769A CN 2011101559584 A CN2011101559584 A CN 2011101559584A CN 201110155958 A CN201110155958 A CN 201110155958A CN 102298769 A CN102298769 A CN 102298769A
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China
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color
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night vision
fusion
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CN2011101559584A
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金学波
鲍佳
杜晶晶
包晓敏
张水英
严国红
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Zhejiang University of Technology ZJUT
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Zhejiang University of Technology ZJUT
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Abstract

本发明公开一种基于色彩传递的夜视弱光图像与红外图像的彩色融合方法。本发明首先将可见光与红外图像进行线性融合，得到灰度融合图像的
Figure 2011101559584100004DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 2011101559584100004DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 2011101559584100004DEST_PATH_IMAGE006
分量。利用参考图像的亮度和颜色分布对灰度融合图像的
Figure 130480DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 166569DEST_PATH_IMAGE004
、进行调整，将调整后的图像数据由YUV空间反变换回RGB空间得到最终彩色融合图像，利用本发明方法得到的融合图像与彩色参考图像亮度分布类似，具有良好的视觉效果。

Description

基于色彩传递的夜视弱光图像与红外图像的彩色融合方法
技术领域
本发明属于图像处理领域，涉及的是一种基于色彩和亮度传递的可见光图像与红外图像融合方法。
背景技术
红外与可见光异源图像融合能提高目标探测能力，揭示出目标在单一图像中观察时无法探测特征，在安防、辅助驾驶等领域有重要的应用价值。尤其是夜间驾驶辅助系统，灯光图像地有效处理可大大扩展驾驶员的可视距离，提高安全性。改善图像的颜色信息，将融合图像显示成适合人眼观察的自然颜色，可明显改善人眼的识别性能，减小操作者的疲劳感。
基于颜色空间变换的专利有：基于颜色传递的多色调图像统一调整方法（CN200810162135.2）公开了一种基于颜色传递的多色调彩色图像统一调整方法，基于自适应聚类颜色传递的雾天图像清晰化方法（CN200810018174.5）公开了一种基于自适应聚类颜色传递的雾天图像清晰化方法，但上述两种方法只适用于单可见光图像。一种基于彩色传递与熵信息的红外与彩色可见光图像融合方法（CN200810017443.6）提出一种非采样Contourlet变换对灰度可见光图像及红外图像进行分解，采用基于lαβ颜色空间的彩色传递方法将可见光图像的彩色信息传递到融合图像中，得到彩色融合图像。该方法需要利用可见光的色彩，因此不适用于在汽车灯光下的夜视弱光图像与红外图像的彩色融合。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提供了一种基于色彩传递的夜视弱光图像与红外图像的彩色融合方法。
本发明方法的步骤如下：
步骤1.将参考图像T转换到YUV空间。
YUV空间是另一种颜色表示法，Y为亮度，U、V为图像的色度，分别表示蓝色和红色与Y的差异R-Y、B-Y，也称色差信号。利用YUV空间和RGB之间的转换关系得到参考图像T的YUV空间：
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE001
     （1）
步骤2.夜视弱光图像与红外图像融合得到融合图像P。
首先将夜视弱光图像进行单色化，得到单色可见光图像的灰度值
Figure 570173DEST_PATH_IMAGE002
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE003
        （2）
式中
Figure 67538DEST_PATH_IMAGE004
、、
Figure 145084DEST_PATH_IMAGE006
是夜视弱光图像的R、G、B分量的灰度值。再将单色可见光图像的灰度值
Figure 4456DEST_PATH_IMAGE002
和红外图像的灰度值
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE007
融合得到融合图像P的伪Y、U、V分量，方法为：
  
Figure 737926DEST_PATH_IMAGE008
          （3）
式中
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 973735DEST_PATH_IMAGE010
为正有理数，通常的取值范围为
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 106120DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE013
。
步骤3.根据参考图像T的Y、U、V分量的均值和方差，调整融合图像P伪Y、U、V分量（3）的均值和方差，将参考图像的亮度分布传递到融合图像P中，得到彩色融合图像C。具体包括以下步骤：
3-1.将融合图像P的Y、U、V分量分别减去其均值，消除背景对传递效果的影响。
3-2.对处理后的图像像素值根据其与参考图像的标准方差之比进行缩放，并加上参考图像的均值，即：
Figure 198710DEST_PATH_IMAGE014
      （4）
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE015
       （5）
Figure 481793DEST_PATH_IMAGE016
         （6）
其中
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE017
、、
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE019
表示融合图像P每个像素的
Figure 373099DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE021
、分量。
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 344652DEST_PATH_IMAGE024
表示参考图像T的Y、U、V分量的标准偏差和均值。
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 653755DEST_PATH_IMAGE026
表示融合图像P的Y、U、V分量的标准偏差和均值。
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE027
为比例缩放系数，用于调节融合后图像的亮度，通常取值范围为。、、
Figure 2011101559584100002DEST_PATH_IMAGE031
表示彩色融合图像C每个像素的、
Figure 384502DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 224282DEST_PATH_IMAGE022
分量。
步骤4.通过YUV逆变换获得彩色融合图像C的R、G、B值，逆变换方法：
Figure 704942DEST_PATH_IMAGE032
本发明的有益效果是：
1.利用求图像伪Y、U、V分量的方法，将彩色信息量很少的夜视微光图像和黑白的红外图像进行融合，建立了弱彩色图像、黑白图像和正常的彩色图像之间的颜色联系，为弱彩色图像、黑白图像进行彩色增强提供了必要条件。
2.根据参考图像的Y、U、V各分量对融合后图像进行了色彩增强处理，使融合后图像具有与参考图像相同分布的颜色分量。
3.利用
Figure 59700DEST_PATH_IMAGE027
比例缩放系数可以根据实际情况对融合图像的亮度进行相应调整，具有更强的适应性。
附图说明
图1是本发明方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明方法包括以下步骤：
步骤(1)将参考图像T由RGB空间转换为YUV空间，得到参考图像T的Y、U、V空间：
Figure 979115DEST_PATH_IMAGE001
步骤(2)将夜视弱光图像与红外图像的融合得到融合图像P伪Y、U、V分量，具体方法为：先将夜视弱光图像进行单色化，得到单色可见光图像的灰度值
Figure 673401DEST_PATH_IMAGE002
，再单色可见光图像的灰度值
Figure 390209DEST_PATH_IMAGE002
和红外图像的灰度值
Figure 435525DEST_PATH_IMAGE007
融合得到融合图像P的伪Y、U、V分量，方法为：
    
Figure 830734DEST_PATH_IMAGE003
    
Figure 441844DEST_PATH_IMAGE008
 
式中
Figure 529886DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 859236DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 58136DEST_PATH_IMAGE006
是夜视弱光图像的R、G、B分量的灰度值；
Figure 523753DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 782696DEST_PATH_IMAGE010
为正有理数，通常的取值范围为，
Figure 336354DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 859739DEST_PATH_IMAGE013
。
步骤(3).根据参考图像调节融合后图像的色彩分量，具体方法为：先将融合图像P的伪Y、U、V分量分别减去其均值，消除背景对传递效果的影响；再对处理后的图像像素值根据其与参考图像的标准方差之比进行缩放，并加上参考图像的均值，即：
Figure 351900DEST_PATH_IMAGE014
      
Figure 327947DEST_PATH_IMAGE015
       
         
其中
Figure 574437DEST_PATH_IMAGE017
、、表示融合图像P每个像素的
Figure 779657DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 277634DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 843089DEST_PATH_IMAGE022
分量。
Figure 59307DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 4129DEST_PATH_IMAGE024
表示参考图像T的Y、U、V分量的标准偏差和均值。
Figure 356613DEST_PATH_IMAGE025
，表示融合图像P的Y、U、V分量的标准偏差和均值。
Figure 799413DEST_PATH_IMAGE027
为比例缩放系数，用于调节融合后图像的亮度，通常取值范围为。
Figure 692599DEST_PATH_IMAGE029
、
Figure 602786DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 528017DEST_PATH_IMAGE031
表示彩色融合图像C每个像素的
Figure 814642DEST_PATH_IMAGE020
、、
Figure 426069DEST_PATH_IMAGE022
分量。
步骤(4).通过YUV逆变换获得彩色融合图像C的R、G、B值。逆变换方法：
Figure 900913DEST_PATH_IMAGE032
。

Claims (1)

1.基于色彩传递的夜视弱光图像与红外图像的彩色融合方法，其特征在于该方法的具体步骤是：
步骤1.将参考图像T转换到YUV空间,具体过程为：
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE002
     （1）
步骤2.夜视弱光图像与红外图像融合得到融合图像P；
首先将夜视弱光图像进行单色化，得到单色可见光图像的灰度值
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE004
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE006
        （2）
式中、
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE012
是夜视弱光图像的R、G、B分量的灰度值；再将单色可见光图像的灰度值
Figure 2321DEST_PATH_IMAGE004
和红外图像的灰度值
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE014
融合得到融合图像P的伪Y、U、V分量，具体过程为：
   
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE016
          （3）
式中
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE020
为正有理数；
步骤3.根据参考图像T的Y、U、V分量的均值和方差，调整融合图像P伪Y、U、V分量的均值和方差，将参考图像的亮度分布传递到融合图像P中，得到彩色融合图像C；具体包括以下步骤：
3-1.将融合图像P的Y、U、V分量分别减去其均值，消除背景对传递效果的影响；
3-2.对处理后的图像像素值根据其与参考图像的标准方差之比进行缩放，并加上参考图像的均值，即：
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE022
      （4）
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE024
       （5）
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE026
         （6）
其中
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE032
分别表示融合图像P每个像素的
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE034
、
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE038
分量；
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE042
分别表示参考图像T的Y、U、V分量的标准偏差和均值；
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE046
分别表示融合图像P的Y、U、V分量的标准偏差和均值，为比例缩放系数，用于调节融合后图像的亮度；
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE050
、
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE052
、表示彩色融合图像C每个像素的、
Figure 449276DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 349099DEST_PATH_IMAGE038
分量；
步骤4.通过YUV逆变换获得彩色融合图像C的R、G、B值，逆变换具体过程为：
Figure 2011101559584100001DEST_PATH_IMAGE056
。
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Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102547063A (zh) * 2012-02-08 2012-07-04 南京航空航天大学 基于颜色对比度增强的自然感彩色融合方法
CN104601953A (zh) * 2015-01-08 2015-05-06 中国航空无线电电子研究所 一种视频图像融合处理系统
CN104796577A (zh) * 2015-03-20 2015-07-22 南京理工大学 基于emccd和单色ccd的彩色夜视成像装置及方法
CN105046869A (zh) * 2015-07-06 2015-11-11 北京理工大学 一种基于双波段融合理论的森林防火监控系统
CN105701765A (zh) * 2015-09-23 2016-06-22 河南科技学院 一种图像处理的方法及移动终端
CN105917641A (zh) * 2013-08-01 2016-08-31 核心光电有限公司 具有自动聚焦的纤薄多孔径成像系统及其使用方法
CN104156992B (zh) * 2014-07-18 2017-02-15 北京理工大学 基于色彩传递的可见光黑白视频图像自然感彩色化方法
CN106570850A (zh) * 2016-10-12 2017-04-19 成都西纬科技有限公司 一种图像融合方法
CN106815826A (zh) * 2016-12-27 2017-06-09 上海交通大学 基于场景识别的夜视图像彩色融合方法
CN107005639A (zh) * 2014-12-10 2017-08-01 索尼公司 图像拾取设备，图像拾取方法，程序和图像处理设备
CN107169950A (zh) * 2017-06-02 2017-09-15 江苏北方湖光光电有限公司 一种高分辨率图像融合处理电路
CN104143183B (zh) * 2014-08-07 2017-12-12 北京理工大学 基于亮度传递可见光和红外黑白视频图像的灰度融合方法
CN108040243A (zh) * 2017-12-04 2018-05-15 南京航空航天大学 多光谱立体视觉内窥镜装置及图像融合方法
CN110211083A (zh) * 2019-06-10 2019-09-06 北京宏大天成防务装备科技有限公司 一种图像处理方法及装置
CN110651301A (zh) * 2017-05-24 2020-01-03 黑拉有限责任两合公司 用于自动为夜视图像着色的方法和系统
CN111402306A (zh) * 2020-03-13 2020-07-10 中国人民解放军32801部队 一种基于深度学习的微光/红外图像彩色融合方法及系统
CN111476732A (zh) * 2020-04-03 2020-07-31 江苏宇特光电科技股份有限公司 一种图像融合及去噪的方法及系统
CN112217962A (zh) * 2019-07-10 2021-01-12 杭州海康威视数字技术股份有限公司 摄像机及图像生成方法
CN112767298A (zh) * 2021-03-16 2021-05-07 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种可见光图像和红外图像的融合方法、装置
CN113362261A (zh) * 2020-03-04 2021-09-07 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像融合方法
CN115034974A (zh) * 2022-05-06 2022-09-09 电子科技大学 可见光与红外融合图像类自然色还原方法、设备及储存介质
CN118828146A (zh) * 2024-08-09 2024-10-22 沈阳航空航天大学 基于改进gan网络和颜色对比度增强的彩色夜视方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7620265B1 (en) * 2004-04-12 2009-11-17 Equinox Corporation Color invariant image fusion of visible and thermal infrared video
CN101673396A (zh) * 2009-09-07 2010-03-17 南京理工大学 基于动态目标检测的图像融合方法
CN101853492A (zh) * 2010-05-05 2010-10-06 浙江理工大学 一种夜视微光图像与红外图像融合方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7620265B1 (en) * 2004-04-12 2009-11-17 Equinox Corporation Color invariant image fusion of visible and thermal infrared video
CN101673396A (zh) * 2009-09-07 2010-03-17 南京理工大学 基于动态目标检测的图像融合方法
CN101853492A (zh) * 2010-05-05 2010-10-06 浙江理工大学 一种夜视微光图像与红外图像融合方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
史世明等: "基于YUV空间色彩传递的可见光/热成像双通道彩色成像系统", 《兵工学报》, vol. 30, no. 1, 15 January 2009 (2009-01-15) *
王岭雪等: "基于YUV空间的双通道视频图像色彩传递及实时系统", 《北京理工大学学报》, vol. 30, no. 1, 30 March 2007 (2007-03-30) *
金伟其等: "彩色夜视成像处理算法的新进展", 《红外与激光工程》, vol. 37, no. 1, 25 February 2008 (2008-02-25) *

Cited By (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102547063B (zh) * 2012-02-08 2014-06-11 南京航空航天大学 基于颜色对比度增强的自然感彩色融合方法
CN102547063A (zh) * 2012-02-08 2012-07-04 南京航空航天大学 基于颜色对比度增强的自然感彩色融合方法
CN108989649A (zh) * 2013-08-01 2018-12-11 核心光电有限公司 具有自动聚焦的纤薄多孔径成像系统及其使用方法
CN105917641A (zh) * 2013-08-01 2016-08-31 核心光电有限公司 具有自动聚焦的纤薄多孔径成像系统及其使用方法
CN104156992B (zh) * 2014-07-18 2017-02-15 北京理工大学 基于色彩传递的可见光黑白视频图像自然感彩色化方法
CN104143183B (zh) * 2014-08-07 2017-12-12 北京理工大学 基于亮度传递可见光和红外黑白视频图像的灰度融合方法
CN107005639A (zh) * 2014-12-10 2017-08-01 索尼公司 图像拾取设备，图像拾取方法，程序和图像处理设备
CN107005639B (zh) * 2014-12-10 2020-04-14 索尼公司 图像拾取设备、图像拾取方法和图像处理设备
CN104601953B (zh) * 2015-01-08 2017-12-15 中国航空无线电电子研究所 一种视频图像融合处理系统
CN104601953A (zh) * 2015-01-08 2015-05-06 中国航空无线电电子研究所 一种视频图像融合处理系统
CN104796577B (zh) * 2015-03-20 2017-10-24 南京理工大学 基于emccd和单色ccd的彩色夜视成像装置及方法
CN104796577A (zh) * 2015-03-20 2015-07-22 南京理工大学 基于emccd和单色ccd的彩色夜视成像装置及方法
CN105046869A (zh) * 2015-07-06 2015-11-11 北京理工大学 一种基于双波段融合理论的森林防火监控系统
CN105701765A (zh) * 2015-09-23 2016-06-22 河南科技学院 一种图像处理的方法及移动终端
CN106570850B (zh) * 2016-10-12 2019-06-04 成都西纬科技有限公司 一种图像融合方法
CN106570850A (zh) * 2016-10-12 2017-04-19 成都西纬科技有限公司 一种图像融合方法
CN106815826A (zh) * 2016-12-27 2017-06-09 上海交通大学 基于场景识别的夜视图像彩色融合方法
CN110651301A (zh) * 2017-05-24 2020-01-03 黑拉有限责任两合公司 用于自动为夜视图像着色的方法和系统
CN107169950A (zh) * 2017-06-02 2017-09-15 江苏北方湖光光电有限公司 一种高分辨率图像融合处理电路
CN108040243A (zh) * 2017-12-04 2018-05-15 南京航空航天大学 多光谱立体视觉内窥镜装置及图像融合方法
CN110211083A (zh) * 2019-06-10 2019-09-06 北京宏大天成防务装备科技有限公司 一种图像处理方法及装置
CN112217962A (zh) * 2019-07-10 2021-01-12 杭州海康威视数字技术股份有限公司 摄像机及图像生成方法
CN112217962B (zh) * 2019-07-10 2022-04-05 杭州海康威视数字技术股份有限公司 摄像机及图像生成方法
CN113362261B (zh) * 2020-03-04 2023-08-11 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像融合方法
CN113362261A (zh) * 2020-03-04 2021-09-07 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像融合方法
CN111402306A (zh) * 2020-03-13 2020-07-10 中国人民解放军32801部队 一种基于深度学习的微光/红外图像彩色融合方法及系统
CN111476732A (zh) * 2020-04-03 2020-07-31 江苏宇特光电科技股份有限公司 一种图像融合及去噪的方法及系统
CN112767298A (zh) * 2021-03-16 2021-05-07 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种可见光图像和红外图像的融合方法、装置
CN112767298B (zh) * 2021-03-16 2023-06-13 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种可见光图像和红外图像的融合方法、装置
CN115034974A (zh) * 2022-05-06 2022-09-09 电子科技大学 可见光与红外融合图像类自然色还原方法、设备及储存介质
CN118828146A (zh) * 2024-08-09 2024-10-22 沈阳航空航天大学 基于改进gan网络和颜色对比度增强的彩色夜视方法

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