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摘要：本发明公开了一种图像融合方法、系统、计算机可读介质以及计算机系统，根据可见光图像生成可见光图像反射层；并对红外图像进行处理，最后采用伽马校正的融合方法将可见光图像反射层与红外图像处理猴的红外图像进行融合。本发明使用基于高斯场的反射层和亮度层分解目标函数以及基于粗糙模糊的亮度层，可同时保留可见光图像中亮区域和暗区域丰富的细节纹理，有效减少暗区域细节丢失和亮区域细节过曝的情况。利用伽马校正策略对红外图像与可见光反射层进行融合，使融合图像在保留可见光图像中丰富细节纹理的同时，获得红外图像中目标与背景之间高对比度。
主权项：1.一种图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：计算可见光图像中每个像素值的对数，得到可见光对数图像；根据可见光对数图像生成可见光图像的亮度层；根据反射系数向量和可见光图像的亮度层设定反射模型，采用拟牛顿法对反射层和亮度层分解目标函数进行优化，得到最优反射系数向量；将最优反射系数向量输入设定的反射模型得到最优反射模型；利用得到的最优反射模型获得可见光图像反射层；以及采用伽马校正的融合方法将可见光图像反射层与红外图像进行融合；其中，所述反射层和亮度层分解目标函数为： 式中，CN表示反射系数向量，表示可见光对数图像中第j个像素的值，j表示可见光图像中像素的标号，M表示可见光图像中像素的总数，σ为范围系数，表示可见光图像的亮度层中第i个像素的值，i表示可见光图像的亮度层中像素的标号，i＝j；其中，表示可见光图像的亮度层中第i个像素的Np+N×1维多项式向量，N为反射模型的阶数，Np＝NN+32。
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百度查询： 北方夜视技术股份有限公司 图像融合方法、系统、计算机可读介质以及计算机系统
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