[发明专利]CIS大幅面扫描仪的图像融合拼接方法有效
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 | ||
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
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
利用公式
U=γ(k)·(1+β·L*)(4)
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
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
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
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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