[發(fā)明專利]一種圖像融合方法、裝置及便攜式終端

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910178581.0
• 申請(qǐng)日: 2019-03-11
• 公開（公告）號(hào): CN109934772B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝亮;謝朝毅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 影石創(chuàng)新科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T3/40
• 分類號(hào): G06T3/40;G06T5/50
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種圖像融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取若干張已對(duì)齊的圖像；

分別計(jì)算每張圖像的梯度信息；

設(shè)定每張圖像的掩模圖，生成目標(biāo)梯度圖像；

對(duì)目標(biāo)梯度圖像進(jìn)行梯度運(yùn)算，得到目標(biāo)拉普拉斯圖像；

對(duì)拉普拉斯圖像做反卷積變換，生成融合后的全景圖像。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述若干張已對(duì)齊的圖像可以拼接成一幅全景圖像，其中若干張圖像n≥2。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述分別計(jì)算每張圖像的梯度信息，具體包括：

依次對(duì)每張圖像降采樣，得到對(duì)應(yīng)的降采樣圖像；

分別計(jì)算每張降采樣圖像的水平前向梯度信息、豎直前向梯度信息、水平后向梯度信息和豎直后向梯度信息；

像素坐標(biāo)(u,v)的梯度信息計(jì)算公式分別如下：

水平前向梯度信息g_x，計(jì)算如公式(1)所示：

豎直前向梯度信息g_y，計(jì)算如公式(2)所示：

水平后向梯度信息計(jì)算如公式(3)所示：

豎直后向梯度信息計(jì)算如公式(4)所示：

其中，(u,v)為像素的坐標(biāo)，I為像素的值，g為像素的梯度信息，Width為圖像的寬，Height為圖像的高。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述設(shè)定每張圖像的掩模圖，生成目標(biāo)梯度圖像具體包括：

新建一張與全景圖像長(zhǎng)寬相同的四通道圖像，四通道分別用于存儲(chǔ)水平方向的梯度信息，豎直方向的前向梯度信息，水平方向的后向梯度信息，豎直方向的后向梯度信息；

將每張圖像掩模圖覆蓋區(qū)域的梯度信息復(fù)制到新建圖像中，生成目標(biāo)梯度圖像。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述對(duì)目標(biāo)梯度圖像進(jìn)行梯度運(yùn)算，得到目標(biāo)拉普拉斯圖像，具體包括：

根據(jù)目標(biāo)梯度圖像的四種梯度信息，計(jì)算得到拉普拉斯圖像，計(jì)算公式為：

對(duì)于拉普拉斯圖像，加入原圖亮度值的一個(gè)微小分量，計(jì)算公式為：

其中，N為圖像的總張數(shù)，I_i為第i張?jiān)紙D像，M_i為第i張圖像的掩模，像素有效取1，否則取0，M_i應(yīng)保證對(duì)于每個(gè)像素(u,v)，N個(gè)中僅有一個(gè)值為1，其余值為0。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述對(duì)拉普拉斯圖像做反卷積變換，得到融合后的圖像，具體包括：

對(duì)拉普拉斯圖像L′做離散余弦變換，得到DL′；

獲取拉普拉斯圖像L′的寬度Width和高Height，創(chuàng)建一張圖像，記為T，其寬高分別為2Width和2Height，對(duì)該圖像中心位置(Width，Height)處賦值-4+ε，在位置(Width+1，Height)，(Width-1，Height)，(Width，Height+1)，(Width，Height-1)處分別賦值1，在其他位置賦值0；

對(duì)T做離散傅里葉變換，得到圖像T₁；

獲取T₁左上角四分之一部分(0≤u＜Width,0≤v＜Height)的實(shí)部的圖像，記為T₂；

將T₂(u,v)在u+v為奇數(shù)的位置處，改為-T₂(u,v)，得到T₂′(u,v)，如公式(7)所示：

將DL′除以T₂′，得到DL，如公式(8)所示：

對(duì)DL做反離散余弦變換，得到低分辨率下的融合圖像resL；

利用resL圖像和多張降采樣圖像之間的關(guān)系得到對(duì)應(yīng)的多張比值圖像，對(duì)比值圖像升采樣m倍后與原始輸入圖像做點(diǎn)積運(yùn)算，再通過(guò)對(duì)應(yīng)掩模圖像融合，得到清晰無(wú)色差無(wú)亮度差異的全景圖像。