(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 202210367146.4 (22)申请日 2022.04.08 (71)申请人 中国人民解 放军陆军工程大 学 地址 050003 河北省石家庄市和平西路97 号 (72)发明人 任国全　任志刚　吴定海　王怀光　 范红波　张云强　周景涛　王凯　 (74)专利代理 机构 北京八月瓜知识产权代理有 限公司 1 1543 专利代理师 秦莹 (51)Int.Cl. G06V 10/80(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于红外图像与可见光图像融合的目标识 别方法及系统 (57)摘要 本说明书实施例提供了一种基于红外图像 与可见光图像融合的目标识别方法及系统， 其 中， 方法包括： 对采集的红外图像和可见光图像 进行预处理； 通过高通滤波器分别对 预处理后的 红外图像与可见光图像进行过滤， 得到特征图 像； 分别对 预处理后的红外图像与可见光图像进 行离散余弦变换和小波变换处理， 得到细节图 像； 将所述特征图像和细节图像进行融合， 根据 得到的融合图像识别目标信息。 解决了环境对图 像采集带来的不利影响的问题， 使目标识别更准 确。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114758204 A 2022.07.15 CN 114758204 A 1.一种基于红外图像与可 见光图像融合的目标识别方法， 其特 征在于， 包括： S1.对采集的红外图像和可 见光图像进行 预处理； S2.通过高通滤波器分别对预处理后的红外图像与可见光图像进行过滤， 得到特征图 像； S3.分别对预处理后的红外图像与可见光图像进行离散余弦变换和小波变换处理， 得 到细节图像； S4.将所述特 征图像和细节图像进行融合， 根据得到的融合图像识别目标信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S1具体包括： 通过图像编辑器将采集的红外图像和可 见光图像编辑 为尺寸相同的图像； 通过二维离散小波变换对尺寸相同的红外图像和可见光图像分别进行分解处理， 并对 分解处理后的图像的低频子带L L进行二级 小波变换分解处 理； 采用离散余弦变换对二级 小波变换分解处 理后的图像进行量 化压缩处 理。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S2具体包括： 通过高通滤波器对预处理后的红外 图像和可见光图像数据过滤， 滤除低频率数据， 保 留高频率数据， 获得 特征图像。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S3具体包括： 通过离散余弦变换分别对预处理后的红外图像和可见光图像数据进行反量化处理， 使 用查表法对其进行解码， 构成解码后的红外图像和可 见光图像； 将解码后的红外图像和可 见光图像分别进行小 波逆变换， 获得细节图像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法进一步包括， 对融合后的图像进 行综合评价分析， 判断图像目标信息识别的准确性； 其中， 进 行综合评价分析的评价体系包 括： 图像梯度信息、 峰值信噪比P SNR、 结构相似性S SIM、 交互信息量和信息熵EN。 6.一种基于红外图像与可 见光图像融合的目标识别系统， 其特 征在于， 包括： 图像预处 理模块： 用于对 采集的红外图像和可 见光图像进行 预处理； 特征提取模块： 用于通过高通滤波器分别对预处理后的红外图像与 可见光图像进行过 滤， 得到特 征图像； 细节提取模块： 用于分别对预处理后的红外图像与可见光图像进行离散余弦变换和小 波变换处 理， 得到细节图像； 融合识别模块： 用于将所述特征图像和细节图像进行融合， 根据得到的融合图像识别 目标信息 。 7.根据权利要求6所述的系统， 其特 征在于， 所述图像预处 理模块具体用于： 通过图像编辑器将采集的红外图像和可 见光图像编辑 为尺寸相同的图像； 通过二维离散小波变换对尺寸相同的红外图像和可见光图像分别进行分解处理， 并对 分解处理后的图像的低频子带L L进行二级 小波变换分解处 理； 采用离散余弦变换对二级 小波变换分解处 理后的图像进行量 化压缩处 理。 8.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 所述特征提取模块具体用于： 通过高通滤 波器对预 处理后的红外图像和可见光图像数据过滤， 滤除低频率数据， 保留高频率数据， 获 得特征图像。 9.根据权利要求6所述的系统， 其特 征在于， 所述细节提取模块具体用于：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114758204 A 2通过离散余弦变换分别对预处理后的红外图像和可见光图像数据进行反量化处理， 使 用查表法对其进行解码， 构成解码后的红外图像和可 见光图像； 将解码后的红外图像和可 见光图像分别进行小 波逆变换， 获得细节图像。 10.一种基于红外图像与 可见光图像融合的目标识别设备， 其特征在于， 包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序， 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 5中任一项所述的目标识别方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114758204 A 3