基于滚动导向滤波的可见光与红外图像融合嵌入式系统研究

在不利的环境条件下,红外图像往往会出现暗部纹理信息缺失不全、主体轮廓模糊等问题,现已提出了多种相关的算法来解决这些问题,获得了极大的成功。但这些算法大多停留于软件仿真,本文研究了一种基于滚动导向滤波的嵌入式的图像增强算法并对其融合方法进行一定的改进:首先,使用滚动导向滤波器对红外图像和可见光图像进行多尺度分解得到一系列Gauss金字塔,再对每层Gauss金字塔分解出一张Laplace金字塔,得到红外和可见光图像的高频部分和低频部分,之后对低频部分和高频部分使用Gauss分布权重矩阵进行加权平均处理,根据图像灰度级生成一个可视化权重图,生成基层融合图像,之后计算两张图像高频部分的差异矩阵,接着将差异矩阵与两张图像的高频部分进行加权平均得到一个中间图像,使用该中间图像和两张原始图像的高频部分构建一个线性的差异矩阵,根据矩阵得到一个线性特征的方程组,通过求解该方程组得到待融合图像的细节层,实现图像的细节边缘性特征保存,最后进行逆变换从而得到融合图像。之后通过一系列图像质量评价的方式:STD、AVG、SSIM、FD,证明了该方法的可行性。最后探索了基于该方法的FPGA实现方式,在嵌入式平台实现了仿真,满足了图像融合的要求。