[发明专利]图像融合方法及装置

权利要求书

1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：

获取N个图像，其中所述N个图像均为对同一原始图像进行缩放后得到的图像，且所述N个图像的缩放比例不同，N为大于1的数值；

以预设像素数为分割窗口，对每个图像进行分割，得到针对每个图像的分割图块；

基于所述分割图块进行图像融合，得到融合后图块。

2.根据权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于，所述基于所述分割图块进行图像融合，得到融合后图块，包括下述至少一项：

将所述N个图像中，不同图像的分割图块进行融合，得到所述融合后图块；

将所述N个图像中，同一图像的不同分割图块进行融合，得到所述融合后图块；

将所述N个图像中，不同图像的分割图块以及同一图像的分割图块进行融合，得到所述融合后图块。

3.根据权利要求2所述的图像融合方法，其特征在于，所述将所述N个图像中，不同图像的分割图块进行融合，得到所述融合后图块，包括：

获取所述N个图像中，至少两个图像的分割图块之间的对应关系表；

基于所述对应关系表，将所述至少两个图像中具有对应关系的分割图块进行融合，得到所述融合后图块。

4.根据权利要求3所述的图像融合方法，其特征在于，所述获取所述N个图像中，至少两个图像的分割图块之间的对应关系表，包括：

在二维坐标轴下，获取所述至少两个图像中，每个图像的分割图块的图块索引，其中所述至少两个图像所对应的起始图块索引相同；

基于所述N个图像的缩放比例，获取第二图像中与第一图像中的第一图块索引相对应的第二图块索引；其中，所述第二图块索引与第一图块索引之间的比例关系为所述第二图像与所述第一图像之间的比例关系，且所述第一图像、第二图像为所述至少两个图像中的任意图像。

获取所述第一图块索引所对应的第一分割图块以及所述第二图块索引所对应的第二分割图块，并建立所述第一分割图块与所述第二分割图块之间的对应关系。

5.根据权利要求2所述的图像融合方法，其特征在于，所述将所述N个图像中，同一图像的不同分割图块进行融合，得到所述融合后图块，包括：

获取目标图像中的至少两个分割图块，其中所述至少两个分割图块在所述目标图像中具有预设位置关系，所述目标图像为N个图像中的任意图像；

将所述至少两个分割图块进行融合，得到所述融合后图块。

6.根据权利要求3所述的图像融合方法，其特征在于，所述将所述N个图像中，不同图像的分割图块以及同一图像的分割图块进行融合，得到所述融合后图块，包括：

将目标图像中具有预设位置关系的至少两个分割图块进行融合，得到半融合图块；

获取所述N个图像除所述目标图像之外的至少一个图像中，与所述目标图像中的目标分割图块具有对应关系的分割图块；所述目标分割图块为所述至少两个分割图块中的其中一个；

将与所述目标分割图块具有对应关系的分割图块与所述半融合图块进行融合，得到所述融合后图块。

7.根据权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于，所述基于所述分割图块进行图像融合，得到融合后图块，包括下述任意一项：

沿RGB通道方向，将所述分割图块进行融合，得到所述融合后图块；

基于预先设置的针对每一图像的权重值，对每个分割图块进行加权操作，并沿RGB通道方向，将加权后的分割图块进行融合，得到所述融合后图块；

基于预先设置的针对每一图像的权重值，对所述分割图块进行加权后相加操作，得到所述融合后图块。

8.根据权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于，所述预设像素数小于或等于预设神经网络的输入视野所对应的输入像素数。

9.根据权利要求8所述的图像融合方法，其特征在于，所述基于所述分割图块进行图像融合，得到融合后图块之后，还包括：

通过所述融合后图块对所述预设神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型。

10.一种图像融合装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取N个图像，其中所述N个图像均为对同一原始图像进行缩放后得到的图像，且所述N个图像的缩放比例不同，N为大于1的数值；

第二获取模块，用于以预设像素数为分割窗口，对每个图像进行分割，得到针对每个图像的分割图块；

第三获取模块，用于基于所述分割图块进行图像融合，得到融合后图块。