未配准多聚焦图像的快速融合方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109754385A(43)申请公布日2019.05.14(21)申请号201910028159.7(22)申请日2019.01.11(71)申请人中南大学地址410083湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号(72)发明人梁毅雄毛渊向遥刘剑锋(74)专利代理机构长沙永星专利商标事务所(普通合伙)43001代理人周咏米中业(51)Int.Cl.G06T5/50(2006.01)G06T7/33(2017.01)权利要求书2页说明书6页附图7页(54)发明名称未配准多聚焦图像的快速融合方法(57)摘要本发明公开了一种未配准多聚焦图像的快速融合方法，包括获取同一场景下的若干多聚焦图像；构建各图像的尺度空间金字塔；获取各图像的特征点集并生成显著性图像；以特征点数最多的图像作为参考图像，计算变换模型得到配准后的原图像和显著性图像；根据配准后的显著性图像形成权重图像；将每张图像的权重图像与对应的已配准的原图像按位相乘并累加，得到最终的融合图像。本发明方法能够降低对输入的待融合多聚焦图像的约束性，并且保证融合后的全局清晰图像能保留不同大小尺度的信息以达到较好的视觉质量，而且本发明方法的计算速度快，可靠性高、融合效果好且效率较高。CN109754385ACN109754385A权利要求书1/2页1.一种未配准多聚焦图像的快速融合方法，包括如下步骤：S1.获取同一场景下的若干张多聚焦图像；S2.对步骤S1获取的每张图像，构建各张图像的尺度空间金字塔；S3.根据步骤S2得到的各张图像的尺度空间金字塔，获取各图像的特征点集，同时生成显著性图像；S4.根据步骤S3得到的各张图像的特征点集，以特征点数最多的图像作为参考图像，依次将剩余图像与参考图像中的特征点进行比较，计算得到变换模型，从而得到配准后的原图像和显著性图像；S5.比较步骤S4得到的配准后的显著性图像，将所有显著性图像相同位置上最大响应所在的图像中位置上的像素值置为第一设定值，剩余图像在同位置上的像素值置为第二设定值，并对所有图像进行滤波后，形成权重图像；S6.将步骤S5得到的每张图像的权重图像与对应的已配准的原图像按位相乘，并将得到的结果进行累加，从而得到最终的融合图像。2.根据权利要求1所述的未配准多聚焦图像的快速融合方法，其特征在于步骤S2所述的构建各张图像的尺度空间金字塔，具体为构建的尺度空间金字塔包含有O个图像组，每个图像组包含有L层图像G；其中，采用盒式滤波器对同一积分图在x-、y-和xy-三个方向上进行原图像i的快速滤波处理并得到滤波结果Dxx、Dyy和Dxy，计算每个像素点近似的Hessian矩阵，并计算该Hessian矩阵的行列式从而得到尺度空间中相应层的图像G。3.根据权利要求2所述的未配准多聚焦图像的快速融合方法，其特征在于所述的盒式滤波器为高斯二阶偏导滤波器，且盒式滤波器的大小w的计算公式为w＝(2o*s+1)*3，其中o为所在的组数，s为对应的层数。4.根据权利要求2所述的未配准多聚焦图像的快速融合方法，其特征在于所述的积分图，具体为采用如下公式计算积分图中的每个像素值：式中I∑(x,y)为积分图中的像素值，I(i,j)为图像I在(i,j)处的像素值。5.根据权利要求2所述的未配准多聚焦图像的快速融合方法，其特征在于所述的计算每个像素点近似的Hessian矩阵，具体为采用如下算式计算计算每个像素点近似的Hessian矩阵：式中Dxx、Dyy和Dxy依次为盒式滤波器对同一积分图在x-、y-和xy-三个方向上进行原图像i的快速滤波处理从而得到的滤波结果；α为近似系数。6.根据权利要求5所述的未配准多聚焦图像的快速融合方法，其特征在于步骤S3所述的获取各图像的特征点集，具体为对于每组图像，依次取每个像素点为中心点，将该像素点与自身所在的层num*num区域、自身所在的层的上一层num*num区域和自身所在的层的下一2CN109754385A权利要求书2/2页层num*num区域中的剩余3*num*num-1像素点进行比较：若像素点的值为最大值且大于设定的第一阈值，则将该像素点认定为特征点；否则则认定该像素点为非特征点；num为自然数。7.根据权利要求5所述的未配准多聚焦图像的快速融合方法，其特征在于步骤S3所述的生成显著性图像，具体为采用如下公式计算显著性图像Si：式中Si(x,y)为显著性图像Si中的像素点(x,y)的值，为尺度空间中，第o组中第k层图像G在点(x,y)处的像素值,表示对于尺度空间中的第o组的L层图像，取所有图像在位置(x,y)处最大的像素值；其中k:1→L表示遍历从第1层至第L层的所有图像。8.根据权利要求7所述的未配准多聚焦图像的快速融合方法，其特征在于步骤S4所述的得到配准