CN111292279B

CN111292279B - 一种基于彩色图像融合的偏振图像可视化方法

Info

Publication number: CN111292279B
Application number: CN202010051816.2A
Authority: CN
Inventors: 李清灵; 尹达一; 房陈岩; 李磊
Original assignee: Shanghai Institute of Technical Physics of CAS
Current assignee: Shanghai Institute of Technical Physics of CAS
Priority date: 2020-01-17
Filing date: 2020-01-17
Publication date: 2022-07-29
Anticipated expiration: 2040-01-17
Also published as: CN111292279A

Abstract

本发明公开了一种基于彩色图像融合的偏振图像可视化方法，首先将偏振图像转换为光强、偏振度和偏振角的三通道图像；其次将图像分解为偏振光彩色图像与自然光灰度图像；再次，对分解的两幅图像进行图像融合，具体是根据需求选择合适的边缘保持的融合算法将两幅图像的光强通道融合；然后，将融合后的光强和偏振角通道进行归一化；最后，将归一化后的图像投影到HSV颜色空间得到最终的具有可视化的偏振彩色图像。本发明将突显原图像中的低偏振度的高频细节特征，作为提高图像信息量和可读性的解决方案。

Description

一种基于彩色图像融合的偏振图像可视化方法

技术领域

本发明属于偏振图像处理领域，尤其是涉及偏振图像可视化的融合方法。

技术背景

偏振图像是关于同一目标或场景的强度图像、偏振度图像和偏振角图像的三通道图像。图像可视化是充分考虑人的视觉感受，将多通道图像用彩色图像形式表达，有助于非专业人士快速理解图像特征。图像融合是将不同通道的图像经过一定的处理，突出和强化图像中的有用信息，利于对图像进一步分析、理解及目标的检测、识别。

由于人眼不具备偏振视觉敏感性，偏振图像的可视化需要采用特殊的颜色空间和图像处理方法，使偏振图像更直观，发挥偏振图像在光滑目标、散射体和空间高频信息的对比能力。需要采用偏振态图像可视化处理技术将三通道图像的综合体现在一副图像中。

一种最常用偏振图像可视化方法是采用彩色空间直接映射实现多通道的图像的同时显示。例如采用光强度图像、偏振度图像和偏振角图像分别映射到 HSV颜色空间的亮度(value)、饱和度(saturation)和色相角(hue)通道。另一种方法是在HSV颜色空间映射前，先将光强度图像与偏振度图像融合，作为亮度通道，融合算法通常采用边缘保持的融合算法(如拉普拉斯金字塔融合算法、小波包融合算法、开关算子融合算法等)，以增强偏振度图像细节特征。

采用以上两这种方法获得融合图像虽然能放大图像中高偏振度成分的色彩对比度。但在整体偏振度动态较大的复杂场景下，对低偏振度目标细节成分的显示，尤其是对如云层、水面等自然目标边缘的表现上，图像对比度较低。客观表现为彩色图像的信息熵较低。

因此，现有技术中需要一种能够突显偏振图像中的低偏振度的高频细节特征，提高图像信息量和可读性的解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提出一种能够提高偏振图像信息熵的基于彩色图像融合的偏振图像可视化方法。

根据本发明的基于彩色图像融合的偏振图像可视化方法，包括：

1)偏振图像S由光强图像I、偏振度图像DoP和偏振角图像AoP组成，在像元位置(x,y)处的S_x,y偏振量表示为：

其中I_x,y表示像元光强，DoP_x,y表示像元偏振度，AoP_x,y像元偏振角；

2)S图像中的I_x,y分解为线偏振分量I_Pol_x,y和自然光分量I_Unpol_x,y，即

I_x,y＝I_x,y·DoP_x,y+I_x,y·(1-DoP_x,y)＝I_Pol_x,y+I_Unpol_x,y

则

依次对S中每个像元作处理，将S图像分解为代表偏振光的彩色图像S_Pol 与代表自然光的灰度图像S_Unpol。

3)采用边缘保持的彩色融合算法融合彩色图像S_Pol与灰度图像S_Unpol 为S’。将I_Pol图像与I_Unpol图像作融合处理,生成融合图像I_mix。融合后的偏振图像S’由光强融合图像I_mix、偏振度图像DoP和偏振角图像AoP 组成。

4)将融合后的图像S’归一化。I_mix从max(I_mix)～max(I_mix)归一化为I_mix’，AoP从-90°～90°归一化为AoP’，DoP不作归一化。像元位置(x,y) 处S’_x,y偏振量表示为：

5)将归一化后的偏振图像转化到HSV颜色空间，AoP’映射到色相角，DoP 映射到饱和度，I_mix’映射到亮度。得到最终的偏振彩色融合图像并输出。

本发明的基于彩色图像融合的偏振图像可视化方法，依据偏振图像分解的偏振光的彩色图像与自然光的灰度图像再融合，本质上是原图的光强通道分解为偏振光光强部分与自然光光强部分，然后再作融合。根据本发明的偏振图像融合方法，能提高偏振图像低偏振度区域的色彩对比度，提高图像整体信息熵。

附图说明

图1为本发明的融合流程框图；

图2至图4为不同场景偏振图像在不同融合可视化方法下的图像，其中：

图2为可见光偏振相机实拍获得的云自然目标的偏振图像及偏振处理结果：图a是光强图像，图b是偏振度图像，图c是偏振角图像伪彩图，图d是偏振通道直接HSV图像可视化方法，图e是基于偏振光与偏振度通道融合的HSV图像可视化方法，图f是本发明方法；

图3为可见光偏振相机实拍获得的室内人造目标的偏振图像及偏振处理结果：图a是光强图像，图b是偏振度图像，图c是偏振角图像伪彩图，图d是偏振通道直接HSV图像可视化方法，图e是基于偏振光与偏振度通道融合的HSV 图像可视化方法，图f是本发明方法；

图4为可见光偏振相机实拍获得的外景楼房和云的偏振图像及偏振处理结果：图a是光强图像，图b是偏振度图像，图c是偏振角图像伪彩图，图d是偏振通道直接HSV图像可视化方法，图e是基于偏振光与偏振度通道融合的HSV 图像可视化方法，图f是本发明方法；

具体实施方式

下面参照附图1的融合流程图，以图2至图4共3组场景的偏振图像融合为例，对本发明的示例性实施方式进行详细描述。对示例性实施方式的描述仅仅是出于示范目的，而绝不是对本发明及其应用或用法的限制。则本发明的具体实施步骤为：

I_x,y＝I_x,y·DoP_x,y+I_x,y·(1-DoP_x,y)＝I_Pol_x,y+I_Unpol_x,y

则

对于常规的RGB通道的彩色显示，需要进行HSV到RGB的通道映射显示。

为例验证本发明的有效性，将本发明与直接HSV图像可视化方法和基于偏振光与偏振度通道融合的HSV图像可视化方法，对不同偏振场景可见光偏振相机实拍获得的图像作融合显示的对比：图2是云目标的场景，此场景偏振度空间变化较小且高频信息较少；图3是室内人造目标，此场景偏振度空间变化较大且高频信息较多；图4是外景楼房和云，此场景包含了图2与图3两类偏振目标。其中采用的边缘保持型融合算法为拉普拉斯金字塔融合算法。

图2到图4的图d、图e、图f展示了不同显示方式的主观对比结果。表1展示了不同可视化方法得到的彩色图像在平均梯度、信息熵和色彩丰度下的客观结果。通过以上对比结果，可以看出本发明相对于其他可视化方法，在某些场景的偏振图片的信息量、色彩丰富度和图像锐度方面具有优势。通过本发明得到的融合图像，能够同时准确表现可见偏振图像中的高偏振和高光强目标，同时也能进一步提升弱偏振和低光强目标的细节特征。

表1三种场景不同偏振图像彩色显示方法的客观评价结果。

Claims

1.一种基于彩色图像融合的偏振图像可视化方法，其特征在于包含以下步骤：

其中I_x,y表示在像元位置(x,y)处的像元光强，DoP_x,y表示在像元位置(x,y)处的像元偏振度，AoP_x,y在像元位置(x,y)处的像元偏振角；

I_x,y＝I_x,y·DoP_x,y+I_x,y·(1-DoP_x,y)＝I_Pol_x,y+I_Unpol_x,y

则

依次对S中每个像元作处理，将S图像分解为代表偏振光的彩色图像S_Pol与代表自然光的灰度图像S_Unpol；

3)采用边缘保持的彩色融合算法融合彩色图像S_Pol与灰度图像S_Unpol为S’；将I_Pol图像与I_Unpol图像作融合处理,生成融合图像I_mix，融合后的偏振图像S’由光强融合图像I_mix、偏振度图像DoP和偏振角图像AoP组成；

4)将融合后的图像S’归一化，I_mix_x,y从min(I_mix)～max(I_mix)归一化为I_mix’_x,y，AoP_x,y从-90°～90°归一化为AoP’_x,y，DoP_x,y不作归一化，像元位置(x,y)处S’_x,y偏振量表示为：

5)将归一化后的偏振图像转化到HSV颜色空间，AoP’映射到色相角，DoP映射到饱和度，I_mix’映射到亮度，得到最终的偏振彩色融合图像并输出。