[發明專利]基于四叉樹分解的多聚焦圖像融合的方法

在審

• 申請號: 201811153104.0
• 申請日: 2018-09-30
• 公開（公告）號: CN109389573A
• 公開（公告）日: 2019-02-26
• 發明（設計）人: 周軍海;王森林;秦拯
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于四叉樹分解的多聚焦圖像融合的方法，其特征是，首先對源圖像進行四叉樹分解，得到源圖像的最優塊，然后對分解后的每一塊進行聚焦區域檢測，得到初始的聚焦融合決策圖，最后根據決策圖得到最終的融合圖像。

2.根據權利要求1所述的多聚焦圖像融合方法，其特征是，首先將圖像進行四叉樹分解，當矩陣元素滿足區域一致性標準時，則不再對該區域進行四叉樹分解，然后對每一部分進行聚焦檢測，最后對初步融合后的圖像進行形態學處理。具體包括以下步驟：

1)對兩幅源圖像A,B分別進行四叉樹分解。

2)采用基于像素的區域一致性標準對四叉樹分解后的每一部分進行聚焦區域檢測，

3)根據融合規則得到初步聚焦區域決策圖。

4)對初步聚焦區域決策圖進行重構得到最終聚焦區域決策圖。

5)根據最終決策圖重建得到融合圖像。

3.根據權利要求1或2所述的多聚焦圖像融合方法，其特征是，所述的區域一致性標準是采用圖像梯度能量(EOG)來度量圖像區域的像素的相似性，當區域中梯度能量的差值小于T時則不再進行分解，本發明中閾值T＝0.5。為了防止無限分解下去當分的塊的面積小于1/m*n時也不對其進行分解。梯度能量(EOG)的計算公式如下：

4.根據權利要求1或2所述的多聚焦圖像融合方法，其特征是，所述的融合規則檢測圖像的聚焦點的方法是其中分別表示源圖像A,B經過四叉樹分解后得到的當前像素(x,y)的EOG值，當H(x,y)＝1時，表示源圖像A當前位置(x,y)為聚焦點，反之源圖像B在當前位置(x,y)為聚焦點。

5.根據權利要求3或4所述的多聚焦圖像融合方法，其特征是，所述的梯度能量EOG不能夠檢測全部的聚焦點，可能在聚焦區域內存在著面積小的孤立的小區域，如果直接融合會影響融合的質量，為了解決這個問題我們使用小區域濾波器來填補聚焦區域內的小區域。假設圖像的尺寸為M×N，那么我們定義比(M×N)/50小的區域定義為小區域，應用小區域濾波器可以有效的填補聚焦區域的孤立的小區域。最后得到最終決策圖H′(x,y)。