[发明专利]CIS大幅面扫描仪的图像融合拼接方法有效

专利信息
申请号: 201510050551.3 申请日: 2015-01-30
公开(公告)号: CN104618625B 公开(公告)日: 2018-04-06
发明(设计)人: 周益民;姚东东;钟敏;邱会中 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04N1/387 分类号: H04N1/387;G06T5/50
代理公司: 电子科技大学专利中心51203 代理人: 张杨
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: cis 大幅面 扫描仪 图像 融合 拼接 方法
【权利要求书】:

1.一种基于CIS大幅面扫描仪的图像融合拼接方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一:边缘信息提取

准备一张大幅面样稿,并对其进行扫描;N根平行安装的CIS图像采集装置可获得数字图像I(1),I(2)...I(k),I(k+1),其中k∈[1,2...N-1];定义图像I(k)的大小为width×height,i∈[1,2...width],j∈[1,2...height];

分别提取原始图像I(k)和I(k+1)的三个RGB分量矩阵[R(k) G(k) B(k)]和[R(k+1) G(k+1) B(k+1)],其中,

利用公式

ri,j(k)=(ri,j(k)-min(R(k)))/(max(R(k))-min(R(k))+eps),k∈(1,2,...N-1)---(1)]]>

将矩阵R(k)归一化得到γ(k),其中eps为浮点数极小常量,以防止除零;

基于脉冲耦合的神经网络方法的参数初始化;矩阵L,U,Y0,Y是与γ(k)维数相同且元素均为0的矩阵,相应网络的参数初始化为aL=1,aT=0.2,β=0.2,vL=0.2,vT=20,θ是维数和输入图像相同且元素均为1的矩阵,迭代次数count=15,卷积核矩阵为

K=0.70710.7071110.70710.707]]>

利用公式

Y*=Y⊗K---(2)]]>

L*=e(-aL)·L+vL·Y*---(3)]]>

U=γ(k)·(1+β·L*)(4)

T*=e(-aT)·T+vT·Y---(5)]]>

Yi,j=1,ui,j-ti,j*≥00,ui,j-ti,j*<0---(6)]]>

Y0=Y0+Y(7)

其中,公式(2)中的代表卷积运算;公式(6)中,ui,j∈U,

将神经网络方法的各参数进行迭代count次,得到最终的Y0,其中元素为0和1,即为R分量的边缘信息矩阵E(k)|R

步骤二:最佳行窗口匹配

以图像I(k)的第t行为中心,在I(k)右侧边缘部分选取行数为m的窗口Wt(k),其中m<M,M为I(k)的总行数,m一般取值为1;同样,在图像I(k+1)第t行左侧边缘选取相同大小的窗口Wt(k+1),分别在该窗口周围选取相同大小的窗口Wt(k+1)(1),Wt(k+1)(2)…Wt(k+1)(s)…,其中s为Wt(k+1)周围的窗口计数;

利用欧拉公式

dk(k+1)(t,s)=Σ(ei,j(Wt(k))-ep,q(Wtk+1(s)))2---(8)]]>

分别计算出Wt(k)与Wt(k+1)(s)之间的dk(k+1)(t,s),选出取得min(dk(k+1)(t,s))的窗口,记为Wt(k+1)(s*);

步骤三:融合与拼接

根据窗口Wt(k)和Wt(k+1)(s*)的中心坐标和计算出两窗口的位移矢量

v→k(k+1)(t,s*)=(xt(k+1)(s*)-xt(k),yt(k+1)(s*)-yt(k))---(9)]]>

分别提取窗口Wt(k)和窗口Wt(k+1)(s*)的RGB分量矩阵[R(k) G(k) B(k)]和[R(k+1) G(k+1) B(k+1)];

利用公式

r^i,j(k)(Wt)=ri,j(k)(Wt)×n-in+rp,q(k+1)(Wts*)×ing^i,j(k)(Wt)=gi,j(k)(Wt)×n-in+gp,q(k+1)(Wts*)×inb^i,j(k)(Wt)=bi,j(k)(Wt)×n-in+bp,q(k+1)(Wts*)×in---(10)]]>

将窗口Wt(k)和窗口Wt(k+1)(s*)数据融合到窗口Wt(k);其中,n为窗口的总列数;

将I(k+1)中Wt(k+1)(s*)窗口所在列及前列数据丢弃,得到新的m行数据;将这m行数据依次拼接到I(k)中Wt(k)窗口后面,形成m行完整的数据。

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