可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法

研究树林、陆地场景下可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法.利用拮抗视觉特性在YUV空间融合可见光与红外图像,增强二者的独有特征;在色彩传递阶段,使用3×3大小的十字形窗口定位红外图像的热目标,当窗口的局部均值大于红外图像的整体均值时,确定该像素点处于热目标区,表征红色与亮度(Y)差异的V分量值根据局部均值与整体均值之比进行增强.仿真结果表明,算法用浓烈的红色突出红外图像的热目标,有效地提醒观察者注意感兴趣的目标,同时,可见光图像的场景细节被赋予与白天光照下彩色图像类似的自然色彩,改善了场景的深度感知,提高了形势意识能力.

夜视图像局部颜色传递算法

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到的融合图像进行非线性扩散,扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割;然后,在YCb Cr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递;最后,把得到的彩色图像块组合成一幅图像,随后用得到的灰度融合图像来表征YCb Cr空间的Y通道。实验结果表明,文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。