[發(fā)明專利]圖像融合方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110679981.7
• 申請日: 2021-06-18
• 公開（公告）號: CN113362425B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙威;馬金鋼;阮鯤;曹磊;張政;馮婉玲
• 申請（專利權(quán)）人: 中科三清科技有限公司
• 主分類號: G06T11/60
• 分類號: G06T11/60;G06T7/10;G06N3/00
• 代理公司: 北京辰權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11619
• 代理人: 孔垂超

1.一種圖像融合方法，其特征在于，包括：

分別對預(yù)處理后的多光譜圖像以及預(yù)處理后的全色圖像進行分割，獲得一一對應(yīng)的多光譜圖像塊和全色圖像塊；所述多光譜圖像與所述全色圖像相互對應(yīng)；所述多光譜圖像塊和所述全色圖像塊均表示為圖像矩陣；

將各所述多光譜圖像塊分別與各自所對應(yīng)的全色圖像塊組成圖像對；

以各所述圖像對作為粒子構(gòu)建粒子群，并為所述粒子群構(gòu)建目標函數(shù)；

使各所述粒子基于所述目標函數(shù)分別同時進行尋優(yōu)搜索計算，獲得對應(yīng)于目標函數(shù)最優(yōu)值的最優(yōu)權(quán)重；

基于所述最優(yōu)權(quán)重，將各所述圖像對的兩圖像塊融合，得到各融合后的圖像塊；

將所述各融合后的圖像塊拼接為一完整圖像；

所述構(gòu)建目標函數(shù)包括設(shè)置均方根誤差的倒數(shù)或平均梯度作為目標函數(shù)，或者，所述構(gòu)建目標函數(shù)包括設(shè)置均方根誤差和平均梯度兩個目標函數(shù)；

若所述構(gòu)建目標函數(shù)包括設(shè)置均方根誤差的倒數(shù)或平均梯度作為目標函數(shù)，則所述使各所述粒子基于所述目標函數(shù)分別同時進行尋優(yōu)搜索計算，獲得對應(yīng)于目標函數(shù)最優(yōu)值的最優(yōu)權(quán)重，包括：

初始化所述粒子群中的每個所述粒子；

針對每個所述粒子分別執(zhí)行一個線程的操作；

當每個所述粒子均完成所述執(zhí)行一個線程的操作時，更新所述粒子群的全局最優(yōu)解；

判斷是否達到最大迭代次數(shù)，若是則結(jié)束，若否則轉(zhuǎn)向所述更新每一所述粒子的速度和位置；

其中，針對一個所述粒子執(zhí)行一個線程的操作，包括：

更新所述粒子的速度和位置；

基于更新后的所述粒子的速度和位置，融合所述粒子所對應(yīng)的圖像對的兩個圖像塊，得到第一融合圖像；

計算所述第一融合圖像的適應(yīng)度分數(shù)；所述適應(yīng)度分數(shù)為所述目標函數(shù)的值；

根據(jù)所述適應(yīng)度分數(shù)更新所述粒子的個體最優(yōu)解；

若所述構(gòu)建目標函數(shù)包括設(shè)置均方根誤差和平均梯度兩個目標函數(shù)，則所述使各所述粒子基于所述目標函數(shù)分別同時進行尋優(yōu)搜索計算，獲得對應(yīng)于目標函數(shù)最優(yōu)值的最優(yōu)權(quán)重，包括：

采用多目標粒子群算法使所述粒子群的各所述粒子基于所述兩個目標函數(shù)進行尋優(yōu)搜索計算，獲得對應(yīng)于所述兩個目標函數(shù)的最優(yōu)值的最優(yōu)權(quán)重。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分別對預(yù)處理后的多光譜圖像以及預(yù)處理后的全色圖像進行分割之前，所述方法還包括：

分別對相互對應(yīng)的多光譜圖像和全色圖像進行預(yù)處理；其中，所述預(yù)處理包括影像轉(zhuǎn)換、正射校正、色彩增強、重采樣和邊緣增強。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述最優(yōu)權(quán)重，將各所述圖像對的兩圖像塊融合，包括：

將各所述圖像對的所述多光譜圖像塊和所述全色圖像塊進行加權(quán)疊加；

其中，所述最優(yōu)權(quán)重為所述多光譜圖像塊所對應(yīng)的權(quán)重，所述全色圖像塊所對應(yīng)的權(quán)重為1與所述最優(yōu)權(quán)重之差；或者，

所述最優(yōu)權(quán)重為所述全色圖像塊所對應(yīng)的權(quán)重，所述多光譜圖像塊所對應(yīng)的權(quán)重為1與所述最優(yōu)權(quán)重之差。