[發(fā)明專利]一種基于灰度均值參照的多聚焦圖像融合方法和系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810440930.7 | 申請日： | 2018-05-10 |
| 公開（公告）號： | CN108665436B | 公開（公告）日： | 2021-05-04 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 葉志偉;張旭;徐煒;王春枝;蘇軍;楊娟;鄭逍;金燦;孫爽;陳鳳;孫一恒;吳盼;劉偉;嚴(yán)靈毓 | 申請（專利權(quán)）人： | 湖北工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號： | G06T5/50 | 分類號： | G06T5/50 |
| 代理公司： | 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430068 湖北*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 灰度 均值 參照 聚焦 圖像 融合 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明公開了一種基于灰度均值參照的多聚焦圖像融合方法和系統(tǒng)，能明顯提高融合圖像對比度。主要步驟為對配準(zhǔn)后的源圖像A，B，分別計算兩幅圖的灰度平均值，之后根據(jù)A、B兩幅源圖像上每一點像素的灰度值距離平均值的遠近來決定融合圖像的灰度值，最后輸出融合后的圖像。本發(fā)明與傳統(tǒng)的圖像融合方法相比在提高清晰度方面和提高融合圖像的對比度方面有很好的效果，在運行時間上和傳統(tǒng)的圖像融合方法是同一個量級，也是一種快速融合算法。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及一種基于灰度均值參照的多聚焦圖像融合方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)
圖像清晰度是描述圖像細節(jié)表現(xiàn)能力的物理量，為了更加全面、真實地反映外界場景的信息，人們總是希望獲得場景中所有目標(biāo)都清晰的圖像。而可見光成像系統(tǒng)在對外界場景進行成像時，對于處于焦平面位置、聚焦良好的物體，可以在成像系統(tǒng)的像平面上呈現(xiàn)出清晰的圖像。但由于成像系統(tǒng)的聚焦范圍有限，而場景中的不同目標(biāo)至成像系統(tǒng)的距離則各有差異，故難以使得場景中所有目標(biāo)區(qū)域均保持清晰成像，在焦平面前后一定距離外的目標(biāo)會呈現(xiàn)出不同程度的模糊形態(tài)。對于機器視覺、目標(biāo)分類、模式識別等應(yīng)用領(lǐng)域，模糊圖像會不同程度地造成識別率降低、分類不準(zhǔn)確，嚴(yán)重情況下甚至?xí)斐勺罱K的決策錯誤。
由于聚焦點的不同，各多聚焦圖像具有不同的清晰區(qū)域和模糊區(qū)域，通過提取不同源圖像中的清晰目標(biāo)信息加以融合，便可以得到該場景內(nèi)所有物體均清晰的融合圖像。
目前應(yīng)用得最多的圖像融合方法是基于空間域的簡單多傳感器圖像融合算法。它的基本原理是直接對各源圖像中的各對應(yīng)像素分別進行選擇(選大或選小)、平均或加權(quán)平均等簡單處理后,融合成一幅新的圖像，此類方法簡單高效，適應(yīng)對速率要求高的流媒體視頻處理。簡單的像素級圖像融合方法主要有:像素加權(quán)平均融合、像素灰度值選小、像素灰度值選大。本發(fā)明在此提出一種能明顯提高融合圖像對比度的空間域圖像融合算法：基于灰度均值參照的多聚焦圖像融合方法。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了解決上述技術(shù)問題，提出了一種基于灰度均值參照的多聚焦圖像融合方法，能明顯提高融合圖像對比度。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于灰度均值參照的多聚焦圖像融合方法，該方法對配準(zhǔn)后的源圖像A，B進行融合，源圖像A，B均為灰度圖像，且A,B∈RM×N，RM×N是大小為M×N的空間，該融合方法包括如下步驟：
步驟1，輸入兩幅源圖像A，B，大小都為M×N像素；
步驟2，計算A，B兩幅源圖像的灰度均值，設(shè)μ(A)為源圖像A的灰度均值，μ(B)為源圖像B的灰度均值；
步驟3，根據(jù)提出的融合規(guī)則完成圖像融合，即根據(jù)A、B兩幅源圖像上每一點像素的灰度值距離源圖像灰度平均值的大小來完成圖像融合，具體實現(xiàn)如下；
步驟3.1，記f(i,j)為圖像i行j列處的灰度值且i∈[0,M),j∈[0,N)灰度值，令i＝0，j＝0即從圖像的左上角開始遍歷，讀取A(i,j)和B(i,j)；
步驟3.2，根據(jù)融合規(guī)則確定融合后圖像F(i,j)點處取灰度值，具體公式如下，
式中，F(xiàn)(i,j)為融合圖像i行j列的像素值，A(i,j)為圖像A中i行j列的灰度值，B(i,j)為圖像中i行j列列的灰度值，μ(A)為圖像A的灰度均值，μ(B)為圖像B的灰度均值；上式表示融合圖像F在(i,j)處的取值為源圖像A和B中離灰度均值距離更大的像素值；
步驟3.3，判斷是否遍歷源圖像A、B的所有像素點，若否，則重復(fù)步驟3.2，若是，則繼續(xù)執(zhí)行步驟4；
步驟4，輸出融合后的圖像F。
進一步的，所述的步驟2中計算圖像A、B兩幅源圖像的灰度均值μ(A)和μ(B)，采用的公式如下，
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