基于改进SML与导向滤波的多聚焦图像融合方法.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CN107369148A(43)申请公布日2017.11.21(21)申请号201710855568.5(22)申请日2017.09.20(71)申请人湖北工业大学地址430068湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号(72)发明人王淑青李叶伟朱道利潘健邹煜要若天刘宗毛月祥周博文蔡颖靖王坤(74)专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222代理人王琪(51)Int.Cl.G06T5/50(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图5页(54)发明名称基于改进SML与导向滤波的多聚焦图像融合方法(57)摘要本发明涉及一种基于改进SML与导向滤波的多聚焦图像融合方法，包括步骤：采用改进SML方法对配准后的两幅多聚焦输入图像进行处理，得到两幅聚焦检测图；分别对两幅聚焦检测图进行形态学开闭交替处理得到对应的聚焦区域重构图；比较两幅聚焦区域重构图中相同位的值，从而得到一幅聚焦区域与散焦区域分离的二值分割图；将二值分割图进行小区域滤波处理得到初始融合决策图；使用其中一幅输入图像作为引导图像，初始融合决策图作为导向滤波输入图像，进行导向滤波操作得到精确融合决策图；采用加权融合规则计算出融合图像。本发明方法结合了基于像素与基于区域融合方法的优点，具有计算速度快，保留更多源图像信息的优点。CN107369148ACN107369148A权利要求书1/1页1.基于改进SML与导向滤波的多聚焦图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，采用改进SML方法对已配准的多聚焦输入图像IA(x,y)和IB(x,y)进行处理，得到两幅聚焦检测图SA(x,y)和SB(x,y)，其中(x,y)为图像坐标位置，IA(x,y)和IB(x,y)为同一场景聚焦于不同目标的灰度图像；步骤二，分别对两幅聚焦检测图进行形态学开闭交替处理，得到对应的聚焦区域重构图MA(x,y)和MB(x,y)，所述形态学开闭交替处理的实现方式为，其中，其中和·分别表示形态学开与闭操作，SE为“disk”结构元素；步骤三，比较两幅聚焦区域重构图中相同位的值，如果MA(x,y)>MB(x,y)，则记为“1”，表示聚焦像素点，反之记为“0”，表示散焦像素点，从而得到一幅聚焦区域与散焦区域分离的二值分割图B(x,y)，步骤四，将二值分割图进行小区域滤波处理，得到初始融合决策图T(x,y)，T(x,y)＝SRF(B(x,y),threshold)(6)步骤五，使用IA(x,y)作为引导图像，初始融合决策图作为导向滤波输入图像，进行导向滤波操作，得到精确融合决策图D(x,y)，D(x,y)＝GFr,ε(IA(x,y),T(x,y))(7)其中，GFr,ε(·)表示导向滤波操作；步骤六，采用以下加权融合规则计算出融合图像F(x,y)，F(x,y)＝D(x,y)IA(x,y)+(1-D(x,y))IB(x,y)(8)其中，D(x,y)表示图像坐标(x,y)处的权重。2.如权利要求1所述的基于改进SML与导向滤波的多聚焦图像融合方法，其特征在于：所述改进SML方法对输入图像进行处理得到聚焦检测图的实现方式如下，其中，N、M分别表示滑动窗口的宽、高，i、j表示图像坐标，ISML的计算过程为，其中，T为阈值，ML的计算过程为，其中，step表示可变步长，f(x,y)表示输入图像。2CN107369148A说明书1/4页基于改进SML与导向滤波的多聚焦图像融合方法技术领域[0001]本发明属于图像处理领域，涉及一种多聚焦图像融合方法，具体涉及一种基于改进SML与导向滤波的多聚焦图像融合方法。背景技术[0002]图像融合技术广泛应用于遥感、医疗成像、计算机视觉等领域，被用来将多张输入图像组合成单张融合图像，得到的融合图像比任何一张输入图像具有更多的人类或者机器感知信息。多聚焦图像融合是该领域的一个重要分支。在数字摄影应用中，受光学镜头景深限制，像数字单镜头反光相机这样的成像装置通常难以对场景中的所有重要目标聚焦。一个可行的解决方案就是多聚焦图像融合技术，该技术将同一场景中具有不同聚焦设置的多张图像融合成单张全聚焦图像，这样场景中的重要目标均得到聚焦。[0003]现有的图像融合技术可以分为变换域方法和空间域方法两类。基于多尺度变换理论的融合方法是一种经典的变换域图像融合方法。自从拉普拉斯金字塔图像融合方法提出以来，大量基于多尺度变换的融合方法被提出，这些方法大致可以分为分解、融合、重建三个步骤。但是由于其向下采样过程，该方法存在平移变化问题。近年来，一些新的变换域融合方法被提出，与基于多尺度变换的融合方法不同，这些方法将图像变换为单尺度特征域并计算清晰度，利用滑动窗口作近似平移不变融合处理。