[發明專利]圖像融合方法及裝置

在審

• 申請號: 202010633192.5
• 申請日: 2020-07-02
• 公開（公告）號: CN111861957A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 符采靈;陳云娜;金羽鋒
• 申請（專利權）人: TCL華星光電技術有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 高楊麗

1.一種圖像融合方法，其特征在于，包括：

獲取同一場景對應的多張待融合圖像；

利用二維離散小波變換函數對每張所述待融合圖像進行多層小波分解，以得到低頻層對應的近似系數矩陣、以及多個高頻層中每個高頻層對應的細節系數矩陣組，每個所述細節系數矩陣組包括多個細節系數矩陣，且不同的所述細節系數矩陣對應不用分解方向；

對所述多張待融合圖像對應的近似系數矩陣進行加權計算，以得到目標近似系數矩陣；

根據第一預設算法和處于最高層數的所述高頻層對應的細節系數矩陣組確定第一目標細節系數矩陣組；

根據第二預設算法和剩余層數的所述高頻層對應的細節系數矩陣組確定第二目標細節系數矩陣組；

根據所述目標近似系數矩陣、第一目標細節系數矩陣組和第二目標細節系數矩陣組生成融合圖像，以對所述多張待融合圖像進行融合。

2.根據權利要求1所述的圖像融合方法，其特征在于，所述根據第一預設算法和處于最高層數的所述高頻層對應的細節系數矩陣組確定第一目標細節系數矩陣組，具體包括：

對所有處于最高層數的所述高頻層對應的細節系數矩陣組中相同分解方向且相同系數位置處的細節系數進行比較；

將每個分解方向上各個系數位置處數值最大的所述細節系數組成對應的第一目標細節系數矩陣；

將不同分解方向對應的所述第一目標細節系數矩陣作為第一目標細節系數矩陣組。

3.根據權利要求1所述的圖像融合方法，其特征在于，所述根據第二預設算法和剩余層數的所述高頻層對應的細節系數矩陣組確定第二目標細節系數矩陣組，具體包括：

對處于剩余層數的所述高頻層對應的細節系數矩陣組中的每個細節系數矩陣進行擴充，以得到對應的擴充矩陣；

以每個細節系數為中心將所述擴充矩陣分為多個預設大小的子矩陣，所述細節系數與所述子矩陣一一對應；

計算每個所述子矩陣的空間頻率；

比較相同層數中相同分解方向且相同系數位置對應的所有子矩陣的所述空間頻率的大??；

將相同層數中相同分解方向上，每個系數位置處數值最大的所述空間頻率對應的所述細節系數組成第二目標細節系數矩陣；

將相同層數中不同分解方向對應的所述第二目標細節系數矩陣作為第二目標細節系數矩陣組，每一層數對應一個第二目標細節系數矩陣組。

4.根據權利要求1所述的圖像融合方法，其特征在于，當所述多張待融合圖像均為彩色圖像時，在所述利用二維離散小波變換函數對所述多張待融合圖像進行多層小波分解之前，還包括：

將所述多張彩色圖像轉換為灰度圖像；

所述利用二維離散小波變換函數對所述多張待融合圖像進行小波分解，包括：利用二維離散小波變換函數對所述多張灰度圖像進行多層小波分解。

5.根據權利要求4所述的圖像融合方法，其特征在于，在所述根據所述目標近似系數矩陣、第一目標細節系數矩陣組和第二目標細節系數矩陣組生成融合圖像之后，還包括：

將所述融合圖像轉換為最終彩色圖像。

6.一種圖像融合裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取同一場景對應的多張待融合圖像；

分解模塊，用于利用二維離散小波變換函數對每張所述待融合圖像進行多層小波分解，以得到低頻層對應的近似系數矩陣、以及多個高頻層中每個高頻層對應的細節系數矩陣組，每個所述細節系數矩陣組包括多個細節系數矩陣，且不同的所述細節系數矩陣對應不用分解方向；

計算模塊，用于對所述多張待融合圖像對應的近似系數矩陣進行加權計算，以得到目標近似系數矩陣；

第一確定模塊，用于根據第一預設算法和處于最高層數的所述高頻層對應的細節系數矩陣組確定第一目標細節系數矩陣組；

第二確定模塊，用于根據第二預設算法和剩余層數的所述高頻層對應的細節系數矩陣組確定第二目標細節系數矩陣組；

融合模塊，用于根據所述目標近似系數矩陣、第一目標細節系數矩陣組和第二目標細節系數矩陣組生成融合圖像，以對所述多張待融合圖像進行融合。