[发明专利]基于区域的对比度金字塔图像融合方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及一种利用掩模图指导对比度金字塔和底层图像的融合，并通过重构得到全清晰图像。

背景技术

高倍光学镜头(如显微镜)存在一个缺点：景深的数量级一般是10^-3m或更小，而且放大倍数越高，景深越小。这导致了一个后果：拍摄三维物体时，一幅放大倍数很大的图像中只有小部分区域是清晰的，而其他区域都是模糊的，这样的图像称为离焦图像。

生物与医学研究领域，科研人员使用显微镜观察组织细胞时，由于景深的局限性，显微镜呈现出的图像只有小部分是清晰的，而无法得到被观察物体的整体清晰图像，给研究工作带来了不少困扰；刑事侦查领域，分析弹痕与指纹的显微图像时，只有小部分清晰区域的大量图像大大提高了分析与比对工作的工作量，同时也降低了弹痕或指纹比对的准确性。

基于图像融合的方法是利用多幅离焦图像的清晰部分得到一幅全清晰图像。现有的图像融合算法主要有两类：1.变换域融合算法；2.空间域融合算法。

现存的图像融合算法有一个共同的不足之处：很难保证融合结果既保持了源图像(离焦图像)中绝大部分的原始信息，同时又具有良好的视觉效果。比如说经典对比度金字塔变换损失图像细节部分，线性加权方法降低图像的对比度。

发明内容

本发明的目的能最大程度地符合人眼视觉特性，提供一种不依赖于任何拍摄参数，简单、效率高的基于区域的对比度金字塔图像融合方法，解决现有技术损失图像细节，图像的对比度降低的技术问题，。

为实现本发明的目的，本发明提供的基于区域的对比度金字塔图像融合方法，利用同一场景的多幅离焦图像，得到同一场景的一幅清晰图像的步骤如下：

步骤S1：选定一个窗口，读取多幅离焦图像，对多幅离焦图像中具有相同坐标的所有像素点执行以下操作：将每一个像素点作为窗口的中心，计算出每一个窗口内的拉普拉斯能量，所述拉普拉斯能量的最大值对应的窗口中心的像素点作为清晰像素点，并将清晰像素点所在的离焦图像的序号标记在掩模图像中；

步骤S2：通过滤波对掩模图像优化、去除噪声，得到每幅离焦图像中清晰区域的位置及标记，并通过金字塔分解构建掩模金字塔图像；

步骤S3：依照对比度金字塔算法对每幅离焦图像进行计算，得到每一幅离焦图像的对比度金字塔图像和高斯金字塔的底层图像；

步骤S4：根据掩模金字塔各层图像中对清晰区域的标记，将每幅离焦图像的对比度金字塔各层图像和高斯金字塔的底层图像融合，得到融合后的对比度金字塔各层图像和高斯金字塔的底层图像；

步骤S5：利用融合后的对比度金字塔各层图像与高斯金字塔的底层图像，依照对比度金字塔算法重构得到同一场景的一幅清晰图像。

优选实施例，采用掩模金字塔图像指示多幅对比度金字塔图像的融合：

步骤Sa：从掩模金字塔的首层图像依次下采样，得到掩模金字塔的各层图像；

步骤Sb：根据掩模金字塔的各层图像的标记，从对比度金字塔图像中用于将对比度金字塔各层图像按照公式(1)融合：

RCl(p,q)=Cl,Ml(p,q)(p,q),l=1,0...,L.---(1)]]>