[发明专利]基于多聚焦融合和图像拼接的无线传感网络图像融合方法

权利要求书

1.基于多聚焦融合和图像拼接的无线传感网络图像融合方法，其特征在于包括

如下步骤：

步骤（1）布置多个图像采集节点或者一个能够调整角度的图像采集节点，对不同方向的场景分别进行两次以上不同聚焦图像采集，以获得不同聚焦点的图像信息；

步骤（2）每个采集节点对采集到的不同聚焦源图像进行多聚焦图像融合，得到各采集方向上的一幅多聚焦融合图像，多聚焦融合过程直接在采集节点进行或另外设立节点进行，融合算法采用基于方向区域能量的多聚焦融合算法；

步骤（3）处理多聚焦融合的节点对本节点处理得到的多聚焦融合图像和本节点获取的聚焦源图像计算梯度值，再根据自适应梯度门限值判定方法选取合适的聚焦图像，并把选定的聚焦图像传送到拼接处理节点；所述的自适应梯度门限值判定方法具体描述为：

比较本节点采集的聚焦源图像梯度值，选取梯度值最大的聚焦源图像的梯度值乘以经验系数值作为自适应梯度门限值；若多聚焦融合图像梯度值比自适应梯度门限值高，选用多聚焦融合图像作为下一步拼接的素材；若多聚焦融合图像梯度值比自适应梯度门限值低，则选用采集的聚焦源图像中梯度值最大的一幅作为拼接素材；                             

步骤（4）拼接处理节点对各采集方向获取到的聚焦图像进行基于尺度不变特征的图像拼接技术的拼接处理，从而得到一幅具有多方向多聚焦点信息的融合图像；                                                 

步骤（5）最后将融合图像通过无线传感网络传送到目标节点。

2.根据权利要求1所述的基于多聚焦融合和图像拼接的无线传感网络图像融合方法，其特征在于步骤（2）中采用的多聚焦融合算法为一种改进的基于方向区域能量的多聚焦融合算法，包括如下步骤：

（2.1）对采集到的多聚焦源图像分别进行红绿蓝三通道图像提取，并对三通道图像分别进行小波变换；

（2.2）对相同通道的小波变换图像低频子带按照同样大小的局部区域计算出各区域特征，取归一化后的区域梯度值作为各区域中心系数的融合权值进行加权，得出对应的融合系数；

（2.3）对相同通道和层数的小波变换图像高频子带系数，根据各方向的方向区域模版，计算方向区域能量值，对应方向区域模版的中心点系数根据方向区域能量值最大原则选取；

（2.4）对各通道融合后的小波系数进行逆小波变换，得到各通道上的融合图像，进行红绿蓝还原，最终得到彩色多聚焦融合图像。

3.根据权利要求1所述的基于多聚焦融合和图像拼接的无线传感网络图像融合方法，其特征在于步骤（4）中采用的图像拼接算法为基于尺度不变特征的图像拼接算法，包括如下步骤：

（4.1）对待拼接图像提取尺度不变特征（SIFT特征）

SIFT特征的提取主要包括如下步骤：（4.1.1）利用高斯差分图像（DOG图像）提取DOG空间极值；（4.1.2）剔除弱特征点和边界点；（4.1.3）利用特征点邻域像素的梯度方向分布特性求取特征方向；（4.1.4）计算SIFT特征向量生成特征描述符；

（4.2）采用基于K-D树的最近邻方法进行特征匹配，K表示空间的维数，D表示维；

（4.3）把所有待拼接图像变换到同一参考平面上，对待拼接图像进行全局匹配；

（4.4）根据所述特征匹配和全局匹配的结果进行图像拼接融合，并对图像进行曝光补偿和渐晕校正。