(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210158378.9 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人 合肥英睿系统技 术有限公司 地址 230000 安徽省合肥市高新区望江西 路800号合肥创新产业园一期C3栋301 室 (72)发明人 王浩　刘仲印　桑贤超　安继稳　 (74)专利代理 机构 深圳市沈 合专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 44373 专利代理师 彭姣平 (51)Int.Cl. G06T 5/50(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 图像融合方法、 装置及设备、 存 储介质 (57)摘要 本申请实施例提供一种图像融合方法、 装 置、 图像处理设备及计算机可读存储介质， 图像 融合方法包括获取针对目标视场同步采集的可 见光图像和红外图像； 分别对所述可见光图像和 所述红外图像进行通道分离， 并对 各自分离出的 亮度通道分量分别进行高斯滤波， 得到对应的可 见光亮度通道滤波图像和红外亮度通道滤波图 像； 基于所述可见光亮度通道滤波图像和所述红 外亮度通道滤波图像， 确定可见光显著图和红外 显著图； 根据所述可见光显著图和所述红外显著 图计算融合权重； 根据所述可见光亮度通道滤波 图像、 所述红外亮度通道滤波图像和所述融合权 重， 得到融合图像 。 权利要求书3页 说明书12页 附图8页 CN 114529488 A 2022.05.24 CN 114529488 A 1.一种图像融合方法， 应用于图像处 理设备， 其特 征在于， 包括： 获取针对目标视场同步采集的可 见光图像和红外图像； 分别对所述可见光图像和所述红外图像进行通道分离， 并对各自分离出的亮度通道分 量分别进行高斯滤波， 得到对应的可 见光亮度通道滤波图像和红外亮度通道滤波图像； 基于所述可见光亮度通道滤波图像和所述红外亮度通道滤波图像， 确定可见光显著图 和红外显著图； 根据所述可 见光显著图和所述红外 显著图计算融合权 重； 根据所述可见光亮度通道滤波图像、 所述红外亮度通道滤波图像和所述融合权重， 得 到融合图像。 2.如权利要求1所述的图像融合方法， 其特征在于， 所述基于所述可见光亮度通道滤波 图像和所述红外亮度通道滤波图像， 确定可 见光显著图和红外 显著图， 包括： 计算所述可见光亮度通道滤波图像的图像均值和所述红外亮度通道滤波图像的图像 均值； 根据所述可见光亮度通道滤波图像和所述红外亮度通道滤波图像及其分别对应的所 述图像均值， 通过L2范式确定可 见光显著图和红外 显著图。 3.如权利要求2所述的图像融合方法， 其特征在于， 所述根据所述可见光亮度通道滤波 图像和所述红外亮度通道滤波图像及其分别对应的所述图像均值， 通过L2范式确定可见光 显著图和红外 显著图， 包括： 根据所述可 见光图像和所述红外图像的图像位数， 确定目标除数； 根据所述可见光亮度通道滤波图像及其对应的所述图像均值的L2范式距离与所述目 标除数的比值， 确定可 见光显著图； 根据所述红外通道滤波图像及其对应的所述图像均值的L2范式距离与所述目标除数 的比值， 确定红外 显著图。 4.如权利要求2所述的图像融合方法， 其特征在于， 所述根据所述可见光亮度通道滤波 图像和所述红外亮度通道滤波图像及其分别对应的所述图像均值， 通过L2范式确定可见光 显著图和红外 显著图， 包括： 根据所述可见光亮度通道滤波图像和所述红外亮度通道滤波图像及其分别对应的所 述图像均值的L2范式距离， 确定L2范式最大距离和L2范式最小距离； 根据所述可见光图像对应的所述L2范式距离、 所述L2范式最大距离与所述L2范式最小 距离， 确定可见光显著图， 根据所述红外图像对应的所述L2范式距离、 所述L2范式最大距离 与所述L2范式最小距离， 确定红外 显著图。 5.如权利要求1所述的图像融合方法， 其特征在于， 所述根据所述可见光显著图和所述 红外显著图计算融合权 重， 包括： 根据所述可见光显著图和所述红外显著图的差值与设定的损失常数， 计算所述可见光 图像对应的第一融合权 重； 根据所述红外显著图和所述可见光显著图的差值与所述损失常数， 计算所述红外图像 对应的第二融合权 重。 6.如权利要求5所述的图像融合方法， 其特征在于， 所述根据所述可见光亮度通道滤波 图像、 所述红外亮度通道滤波图像和所述融合权 重， 得到融合图像， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114529488 A 2根据所述可见光亮度通道滤波图像与所述第 一融合权重的乘积、 所述红外亮度通道滤 波图像与所述第二融合权重的乘积、 所述可见光图像的损失细节及所述红外图像的损失细 节， 得到融合图像。 7.如权利要求6所述的图像融合方法， 其特征在于， 所述根据所述可见光亮度通道滤波 图像、 所述红外亮度通道滤波图像和所述融合权 重， 得到融合图像， 还 包括： 根据所述可见光图像和所述可见光亮度通道滤波图像的差值， 得到所述可见光图像的 损失细节； 根据所述红外图像和所述红外亮度通道滤波图像的差值， 得到所述红外图像的损失细 节。 8.如权利要求1至7中任一项所述的图像融合方法， 其特征在于， 所述分别对所述可见 光图像和所述红外图像进行通道分离， 并对各自分离出的亮度通道分量分别进行高斯滤 波， 得到对应的可 见光亮度通道滤波图像和红外亮度通道滤波图像， 包括： 分别对YUV格式的所述可见光图像和YUV格式的所述红外图像进行通道分离， 并对各自 分离出的Y通道分量分别进行高斯滤波， 得到对应的可见光Y通道滤波图像和红外Y通道滤 波图像。 9.如权利要求1至7中任一项所述的图像融合方法， 其特征在于， 所述分别对所述可见 光图像和所述红外图像进行通道分离， 并对各自分离出的亮度通道分量分别进行高斯滤 波， 得到对应的可 见光亮度通道滤波图像和红外亮度通道滤波图像之前， 包括： 基于对所述可见光图像和所述红外图像进行融合处理算法的流程， 根据 所述融合处理 算法及其计算参数构建对所述可见光图像和所述红外图像并行处理的图像融合前向推理 模型， 将所述可 见光图像和所述红外图像输入所述图像融合前向推理模型； 其中， 所述融合处理算法的流程包括： 分别对所述可见光图像和所述红外 图像进行处 理， 得到可见光亮度通道滤波图像和红外亮度通道滤波图像、 确定可见光显著图和红外显 著图、 计算融合权重以及根据所述可见光亮度通道滤波图像、 所述红外亮度通道滤波图像 和所述融合权 重获得融合图像。 10.一种图像融合装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 获取针对目标视场同步采集的可 见光图像和红外图像； 滤波模块， 用于分别对所述可见光图像和所述红外 图像进行通道分离， 并对各自分离 出的亮度通道分量分别进 行高斯滤波， 得到对应的可见光亮度通道滤波图像和红外亮度通 道滤波图像； 显著图模块， 用于基于所述可见光亮度通道滤波图像和所述红外亮度通道滤波图像， 确定可见光显著图和红外 显著图； 权重模块， 用于根据所述可 见光显著图和所述红外 显著图计算融合权 重； 融合模块， 用于根据所述可见光亮度通道滤波图像、 所述红外亮度通道滤波图像和所 述融合权 重， 得到融合图像。 11.一种图像处理设备， 其特征在于， 包括处理器、 与所述处理器连接的存储器及存储 在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所述处理器执行 时实现如权利要求1至9中任一项所述的图像融合方法。 12.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114529488 A 3