[發(fā)明專利]圖像融合方法、裝置、終端及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910084912.4
• 申請日: 2019-01-28
• 公開（公告）號: CN109816619A
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王喬明
• 申請（專利權(quán)）人: 努比亞技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/30
• 代理公司: 深圳市世紀(jì)恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種圖像融合方法，其特征在于，所述圖像融合方法包括以下步驟：

獲取第一圖像作為基準(zhǔn)圖，獲取第二圖像作為配準(zhǔn)圖；

對所述基準(zhǔn)圖及所述配準(zhǔn)圖分別進(jìn)行分塊處理，以得到所述基準(zhǔn)圖的第一分塊圖像及所述配準(zhǔn)圖的第二分塊圖像；

利用配準(zhǔn)算法將第一分塊圖像中的各塊圖像與第二分塊圖像中對應(yīng)的各塊圖像進(jìn)行配準(zhǔn)處理，以得到第一圖像中的各塊圖像與第二圖像中對應(yīng)的各塊圖像進(jìn)行配置處理后的配準(zhǔn)參數(shù)，并基于所述配準(zhǔn)參數(shù)按塊逐點融合。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像融合方法，其特征在于，所述配準(zhǔn)參數(shù)包括偏移量，所述基于所述配準(zhǔn)參數(shù)按塊逐點融合的步驟包括：

獲取第一分塊圖像中待融合點所在塊的點坐標(biāo)，基于所述偏移量及所述點坐標(biāo)計算所述待融合點在第二分塊圖像中對應(yīng)點的估算坐標(biāo)；

將所述估算坐標(biāo)作為坐標(biāo)中心，并在以所述估算坐標(biāo)為坐標(biāo)中心的預(yù)設(shè)區(qū)域中匹配與所述待融合點最接近的目標(biāo)點，將所述目標(biāo)點與所述待融合點進(jìn)行融合。

3.如權(quán)利要求2所述的圖像融合方法，其特征在于，所述在以所述估算坐標(biāo)為坐標(biāo)中心的預(yù)設(shè)區(qū)域中匹配與所述待融合點最接近的目標(biāo)點的步驟包括：

獲取所述待融合點的第一像素及所述預(yù)設(shè)區(qū)域中待匹配的待匹配點的第二像素；

計算所述第一像素及所述第二像素的像素差的第一絕對值，并確定所述第一絕對值是否小于預(yù)設(shè)閾值；

若是，則將所述待匹配點作為候選點，并在各所述候選點中查找與所述待融合點最接近的目標(biāo)點。

4.如權(quán)利要求3所述的圖像融合方法，其特征在于，所述若是，則將所述待匹配點作為候選點，并在各所述候選點中查找與所述待融合點最接近的目標(biāo)點的步驟包括：

若是，則獲取所述待融合點的第一梯度值及各所述待匹配點的各第二梯度值，計算所述第一梯度值與所述第二梯度值之差的第二絕對值，并將所述待匹配點作為候選點；

確定各所述第二絕對值中的最小絕對值，在所述候選點中查找所述最小絕對值對應(yīng)的目標(biāo)點。

5.如權(quán)利要求4所述的圖像融合方法，其特征在于，所述將所述目標(biāo)點與所述待融合點進(jìn)行融合的步驟包括：

獲取所述目標(biāo)點的目標(biāo)點像素，計算所述目標(biāo)點像素與所述第一像素的加權(quán)平均值；

將所述加權(quán)平均值作為融合后的像素點的像素值，以得到融合后的圖像。

6.如權(quán)利要求4所述的圖像融合方法，其特征在于，所述若是，則獲取所述待融合點的第一梯度值及各所述待匹配點的各第二梯度值，計算所述第一梯度值與所述第二梯度值之差的第二絕對值，并將所述待匹配點作為候選點的步驟之前，所述圖像融合方法還包括：

計算所述第一圖像中各像素點的梯度值，以得到所述第一圖像的第一梯度圖；

計算所述第二圖像中各像素點的梯度值，以得到所述第二圖像的第二梯度圖。

7.如權(quán)利要求6所述的圖像融合方法，其特征在于，所述計算所述第一圖像中各像素點的梯度值，以得到所述第一圖像的第一梯度圖的步驟包括：

逐一獲取第一圖像中的各像素點，并將當(dāng)前獲取的像素點確定為目標(biāo)像素點；

確定各目標(biāo)像素點在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的其他像素點，并逐一計算所述目標(biāo)像素點與各所述其他像素點之間的像素差值，對各所述像素差值進(jìn)行絕對值處理，生成各絕對值結(jié)果；

對各所述絕對值結(jié)果進(jìn)行加和處理，生成絕對值和，直到生成各目標(biāo)像素點對應(yīng)的絕對值和；

基于各目標(biāo)像素點對應(yīng)的絕對值和生成第一梯度圖，其中，各目標(biāo)像素點的絕對值和為各目標(biāo)像素點在第一梯度圖中的梯度值。