[发明专利]一种超景深图像融合方法及终端

权利要求书

1.一种超景深图像的融合方法，其特征在于，包括步骤：

S1、对待融合的图像序列进行对准，所述图像序列中的每一张图像的聚焦点不同，所述图像序列包括两张待融合的图像{A,B}；

S2、对对准后的图像序列中的每一张图像分别进行拉普拉斯金字塔拆分，提取出每一张图像的高频信息和低频信息，得到所述图像序列对应的高频信息集合和低频信息集合，所述高频信息集合为{HA₀,HA₁,……,HA_N,HB₀,HB₁,……,HB_N}，所述低频信息集合为{LA_N，LB_N},其中，N为预设层数；

S3、根据所述高频信息集合得到合成后的高频信息，对所述低频信息集合进行导向滤波处理得到合成后的低频信息，根据所述合成后的高频信息和低频信息做拉普拉斯金字塔重构，得到一张超景深图像；

所述步骤S3中所述根据所述高频信息集合得到合成后的高频信息，对所述低频信息集合进行导向滤波处理得到合成后的低频信息包括：

选择所述高频信息集合中绝对值最大的高频信息作为合成后的高频信息；

采用导向滤波法计算所述低频信息集合中各个低频信息对应的各个像素点对应的权重；

将所述低频信息集合中各个低频信息及其对应的各个像素点对应的权重进行加权和得到合成后的低频信息；

所述步骤S3中所述对所述低频信息集合进行导向滤波处理得到合成后的低频信息之后还包括：

对所述合成后的低频信息进行预设邻域的区域生长，判断所述合成后的低频信息中的每一像素点生长后的区域是否小于预设值，若是，则将所述像素点去除；

所述对所述合成后的低频信息进行预设邻域的区域生长，判断所述合成后的低频信息中的每一像素点生长后的区域是否小于预设值，若是，则将所述像素点去除包括：

对导向滤波后两张图像的低频信息的每一像素点(i，j)对应的权重W1_ij和W2_ij进行比较，得到矩阵C中各个点C_ij的值，其中，对矩阵C的每个值为1的点做四邻域的区域生长，比较它的上下左右四个点是否为1，然后再判断为1的点的上下左右为1的点，直到达到矩阵C的边界，统计这些为1的点个数，如果点个数小于所述预设值，则在合成后的低频信息中这个点C_ij对应的像素点是空洞，将其去除。

2.根据权利要求1所述的一种超景深图像的融合方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

通过surf匹配算法提取出所述图像序列中每一张图像的特征点，并筛选出预设个数的匹配点；

根据所述预设个数的匹配点计算预设维数的surf特征描述，根据所述surf特征描述进行图像之间的粗匹配；

通过ransac算法计算粗匹配后的图像之间的过渡矩阵，根据所述过渡矩阵将对应的图像对准。

3.根据权利要求1所述的一种超景深图像的融合方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

根据预设层次对对准后的图像序列中的每一张图像分别进行高斯滤波，提取出每一张图像每一层的高频信息和最高一层的低频信息，得到所述图像序列对应的高频信息集合和低频信息集合；

所述步骤S3中选择所述高频信息集合中绝对值最大的高频信息作为合成后的高频信息包括：

选择所述高频信息集合中每一层的高频信息中绝对值最大的高频信息作为所述层合成后的高频信息；

所述步骤S3中所述根据所述合成后的高频信息和低频信息做拉普拉斯金字塔重构，得到一张超景深图像包括：

对所述合成后的低频信息从最高层开始从上至下进行如下递推：将低频信息进行上采样并进行高斯滤波后，再加上对应层次的高频信息，作为下一层次的低频信息。