[发明专利]一种基于傅立叶频谱提取的图像融合方法

说明书

本发明公开了一种基于傅立叶频谱提取的图像融合方法，该方法对不同对焦位置的图像进行傅里叶变换，在变换后的频域空间中提取不同对焦位置图像中频率幅值最大的值对应的频率分量，将该分量作为融合图像在对应空间频率下的频率分量，遍历每个频率生成融合后图像的频域分量；最后对融合后图像的频域分量进行傅里叶逆变换，得到融合后的图像。该方法能够在不更换相机和镜头的情况下，利用相同分辨率的图片合成具有不同位置物体细节信息的图片，为计算机视觉检测等应用领域提供了一种快速便捷的图像融合方法。

技术领域

本发明涉及一种于图像融合方法，具体涉及一种基于傅立叶变换频谱提取的图像融合方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

图像融合作为信息融合的一个重要领域已经广泛应用于遥感、计算机视觉、医学、军事目标探测和识别等方面。

目前比较流行的是源于多分辨率的方法，这类方法一大类是基于图像的高斯金字塔分解，然后派生出拉普拉斯金字塔，灰度金字塔，梯度金字塔等；另一大类是基于小波分解的算法，基本思想是把图像分解到不同分辨率下的一个系列予图像，其中每一级包含一个包含低频信息的模糊子图像和三个行、列，对角线方向上的高频细节子图像。这两类方法的共同之处都是在不同的分辨下各自按一定的规则融合，得到一个融合后的图像序列。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于傅立叶频谱提取的图像融合方法，该方法通过傅里叶变换提取图像清晰区域，从而实现在小景深的拍摄条件下，利用多张图融合，生成一张在沿拍摄方向上包含不同深度物体细节信息图片的方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案为：

一种基于傅立叶频谱提取的图像融合方法，所述图像融合方法通过对不同对焦位置的图像进行傅里叶变换，在变换后的频域空间中提取不同对焦位置图像中频率幅值最大的值对应的频率分量，将该分量作为融合图像在对应空间频率下的频率分量，遍历每个频率生成融合后图像的频域分量；最后对融合后图像的频域分量进行傅里叶逆变换，得到融合后的图像。

其中，上述基于傅立叶频谱提取的图像融合方法，具体包括以下步骤：

(1)对待融合的多幅图像获取每一幅图像的灰度图像信息：

f_n(x，y)，(x＜K，y＜L)，n＝1，2，...，N

其中，(x，y)是所述灰度图像的像素坐标，K和L分别是图像x和y方向的边界值。N为多幅图像的总数量；

(2)利用二维离散傅立叶变换，将步骤(1)中获取的N幅空间域的灰度图像变换到频域，得到每一幅图像的频率分量：

其中，(f_x，f_y)是空间频率的坐标，表示了x，y方向上的空间频率，|F_n(f_x，f_y)|是频域幅值的大小；

(3)根据步骤(2)中获取的频域幅值的大小|F_n(f_x，f_y)|，提取空间频率(f_x，f_y)下N幅图中频率幅值|F_n(f_x，f_y)|最大的值所对应的频率分量作为融合图像的在该空间频率下的频率分量；遍历频率域内每一点(即每一个空间频率(f_x，f_y))采用上述的方法，最终生成N幅图融合后的频域分量：

F_n(f_x，f_y)→F(f_x，f_y)；