[發(fā)明專利]基于多尺度變換的圖像處理方法及終端

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201510864122.X
• 申請日: 2015-11-30
• 公開（公告）號: CN105430266A
• 公開（公告）日: 2016-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 戴向東
• 申請（專利權(quán)）人: 努比亞技術(shù)有限公司
• 主分類號: H04N5/232
• 分類號: H04N5/232
• 代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 蔣雅潔;張穎玲

1.一種基于多尺度變換的圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

對于同一目標對象，采集對應(yīng)不同對焦距離的多張圖像；

將所述多張圖像中的特征點進行像素對齊處理，得到經(jīng)像素對齊處理后的多張圖像；

將所述對齊處理后的多張圖像進行圖像融合處理，以得到成像清晰的全景深圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對于同一目標對象，采集對應(yīng)不同對焦距離的多張圖像，包括：

在預(yù)設(shè)的焦距調(diào)節(jié)范圍中選取多個不同的對焦距離；

在距離目標對象的同樣距離，根據(jù)所述多個不同的對焦距離中的每一個對焦距離，分別采集對應(yīng)所述同一目標對象的一張圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述將所述多張圖像中的特征點進行像素對齊處理，得到經(jīng)像素對齊處理后的多張圖像，包括：

獲取所述多張圖像，分別提取每一張圖像中的相應(yīng)特征點；

基于圖像配準的方法將多張圖像中的相應(yīng)特征點進行像素對齊處理，得到所述對齊處理后的多張圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述將所述對齊處理后的多張圖像進行圖像融合處理，以得到成像清晰的全景深圖像，包括：

獲取所述對齊處理后的多張圖像，分別提取所述對齊處理后多張圖像中每一張圖像的相應(yīng)特征點；

按照多尺度變換方法將對齊處理后的多張圖像中的相應(yīng)特征點從時域變換到頻域，以在頻域進行所述相應(yīng)特征點的像素融合處理，得到融合處理后的圖像，按照多尺度逆變換方法將所述融合處理后的圖像從頻域變換回時域，以得到最終的全景深圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，所述按照多尺度變換方法將對齊處理后的多張圖像中的相應(yīng)特征點從時域變換到頻域，以在頻域進行所述相應(yīng)特征點的像素融合處理，得到融合處理后的圖像，包括：

利用多尺度變換工具，將所述對齊處理后的多張圖像中的相應(yīng)特征點按照高頻指標和低頻指標分解為不同的頻率部分，得到高頻部分和低頻部分，將高頻部分和低頻部分分別采用不同的融合方法進行所述相應(yīng)特征點的像素融合處理，得到所述融合處理后的圖像。

6.一種終端，其特征在于，所述終端包括：

采集單元，用于對于同一目標對象，采集對應(yīng)不同對焦距離的多張圖像；

第一處理單元，用于將所述多張圖像中的特征點進行像素對齊處理，得到經(jīng)像素對齊處理后的多張圖像；

第二處理單元，用于將所述對齊處理后的多張圖像進行圖像融合處理，以得到成像清晰的全景深圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的終端，其特征在于，所述采集單元，進一步包括：

選取子單元，用于在預(yù)設(shè)的焦距調(diào)節(jié)范圍中選取多個不同的對焦距離；

采集子單元，用于在距離目標對象的同樣距離，根據(jù)所述多個不同的對焦距離中的每一個對焦距離，分別采集對應(yīng)所述同一目標對象的一張圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的終端，其特征在于，所述第一處理單元，進一步包括：

第一獲取子單元，用于獲取所述多張圖像，分別提取每一張圖像中的相應(yīng)特征點；

像素對齊子單元，用于基于圖像配準的方法將多張圖像中的相應(yīng)特征點進行像素對齊處理，得到所述對齊處理后的多張圖像。

9.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的終端，其特征在于，所述第二處理單元，進一步包括：

第二獲取子單元，用于獲取所述對齊處理后的多張圖像，分別提取所述對齊處理后多張圖像中每一張圖像的相應(yīng)特征點；

變換子單元，用于按照多尺度變換方法將對齊處理后的多張圖像中的相應(yīng)特征點從時域變換到頻域，以在頻域進行所述相應(yīng)特征點的像素融合處理，得到融合處理后的圖像，按照多尺度逆變換方法將所述融合處理后的圖像從頻域變換回時域，以得到最終的全景深圖像。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的終端，所述變換子單元，進一步用于：

利用多尺度變換工具，將所述對齊處理后的多張圖像中的相應(yīng)特征點按照高頻指標和低頻指標分解為不同的頻率部分，得到高頻部分和低頻部分，將高頻部分和低頻部分分別采用不同的融合方法進行所述相應(yīng)特征點的像素融合處理，得到所述融合處理后的圖像。