[发明专利]一种多聚焦图像融合方法及装置在审
申请号: | 201810889769.1 | 申请日: | 2018-08-07 |
公开(公告)号: | CN109300096A | 公开(公告)日: | 2019-02-01 |
发明(设计)人: | 方沛宇;杨婷婷 | 申请(专利权)人: | 北京智脉识别科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T5/10;G06T5/20;G06T7/37 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 王涛;刘淼 |
地址: | 100085 北京市通州区中关村科技园区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多聚焦图像 低频分量 高频分量 融合 多聚焦图像融合 低频子图像 高频子图像 平移不变 融合图像 离散小波变换 图像处理技术 图像细节信息 小波逆变换 同一场景 虚假轮廓 多层 滤波 配准 分解 保留 | ||
1.一种多聚焦图像融合方法,其特征在于,包括:
将两幅针对同一场景的配准后的多聚焦图像采用平移不变离散小波变换进行多层滤波,分解形成两幅多聚焦图像分别对应的高频子图像和低频子图像;
根据两幅多聚焦图像分别对应的高频子图像,进行高频分量融合,形成高频分量融合系数;
根据两幅多聚焦图像分别对应的低频子图像,进行低频分量融合,形成低频分量融合系数;
根据所述高频分量融合系数对应的高频分量和低频分量融合系数对应的低频分量进行平移不变离散小波逆变换,生成融合图像。
2.根据权利要求1所述的多聚焦图像融合方法,其特征在于,所述将两幅针对同一场景的配准后的多聚焦图像采用平移不变离散小波变换进行多层滤波,分解形成两幅多聚焦图像分别对应的高频子图像和低频子图像,包括:
将两幅针对同一场景的配准后的第一多聚焦图像和第二多聚焦图像分别采用平移不变离散小波变换进行N层滤波,分解形成第一多聚焦图像对应的3N幅第一高频子图像和1幅第一低频子图像,以及分解形成第二多聚焦图像对应的3N幅第二高频子图像和1幅第二低频子图像;所述第一多聚焦图像、第二多聚焦图像、各幅第一高频子图像、各幅第二高频子图像、第一低频子图像和第二低频子图像的图像尺寸大小相同。
3.根据权利要求2所述的多聚焦图像融合方法,其特征在于,所述根据两幅多聚焦图像分别对应的高频子图像,进行高频分量融合,形成高频分量融合系数,包括:
将各幅第一高频子图像与各幅第二高频子图像分别一一对应,并分别确定各高频子图像的区域能量:
其中,ω1为以像素点(i,j)为中心,大小为n*n像素的区域;EA(i,j)为一幅第一高频子图像在ω1的区域能量;IA(i,j)为该幅第一高频子图像在像素点(i,j)的像素值;EB(i,j)为一幅第二高频子图像在ω1的区域能量;IB(i,j)为该幅第二高频子图像在像素点(i,j)的像素值;
逐个像素比较第一高频子图像对应的区域能量和第二高频子图像对应的区域能量,并根据比较结果确定第一高频子图像和第二高频子图像对应的预设矩阵;所述预设矩阵为与第一高频子图像和第二高频子图像尺寸大小相同的初值为0的矩阵;其中:
Ah(i,j)为第一高频子图像在像素点(i,j)处对应的预设矩阵;Bh为第二高频子图像在像素点(i,j)处对应的预设矩阵;
计算以各像素为中心的(2n-1)*(2n-1)像素的区域内的能量大值个数:
其中,ω2为以像素点(i,j)为中心,大小为(2n-1)*(2n-1)像素的区域;Ca(i,j)为第一高频子图像在ω2的能量大值个数;Cb(i,j)为第二高频子图像在ω2的能量大值个数;
根据像素点(i,j)对应的第一高频子图像在ω2的能量大值个数和第二高频子图像在ω2的能量大值个数,取能量大值个数多的对应的像素点(i,j)的像素值作为该像素点(i,j)的高频分量融合系数。
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