[发明专利]一种基于颜色及透明度一致优化的图像无缝融合方法

说明书

技术领域

本发明属于图像图形处理领域，具体涉及一种基于颜色及透明度一致优化的图像无缝融合方法。

背景技术

图像融合是指将两个或多个图像合成一幅新的图像。图像融合在虚拟现实、数字媒体、文体设计等有着重要的作用。图像融合技术可以分为三个层次：像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级图像融合主要是对各个源图像数据直接进行信息的综合处理，是图像融合中最基础的工具。作为像素级图像融合的重要应用，图像无缝融合技术，在图像和视频编辑领域处于核心地位。

目前，已有大量关于图像无缝融合方法的研究，主要有两大类：一是基于多分辨率的融合方法，(朱瑞辉,万敏,范国滨.基于金字塔变换的图像融合方法[J].计算机仿真,2008,24(12):178-180)，该方法利用拉普拉斯金字塔分解方法对原始图像进行多分辨率分解，然后采用基于区域特征量测的方法对分解后的各层图像进行融合。(顾霞芳.基于小波变换的图像融合方法探讨与比较[J].中国西部科技,2009,8(26):21-22)，该文对源图像进行多层小波分解而获得一系列子图像，并在变换域上进行特征选择而创建融合图像，最终通过逆变换重建融合图像。该类方法主要是对原始图像进行多分辨率分解，并对分解后的多幅尺度图像进行再合成，在整图范围内实现融合过渡，能在一定程度上降低对配准误差的敏感度，但由于多次滤波会造成信号减弱，因此最终合成的图像会变暗或模糊。二是基于梯度域的融合方法，比如(Pérez P,Gangnet M,Blake A.Poisson image editing[C]//ACM Transactions on Graphics(TOG).ACM,2003,22(3):313-318)，该文利用图像梯度场将图像融合问题归结为求目标函数的最小化问题，并通过求解泊松方程来实现融合。这种基于泊松方程的融合方法需要求解大型稀疏线性方程组，计算量较大且耗内存，不容易执行。而(Farbman Z,Hoffer G,Lipman Y,et al.Coordinates for instant image cloning[C]//ACM Transactions on Graphics(TOG).ACM,2009,28(3):67)，文章提出一种基于均值坐标的快速图像无缝融合算法，通过待融合区域内每个位置的均值坐标对融合区域边界像素进行插值，从而获得融合区域内每个像素的颜色值。该方法计算效率高，容易执行并节省内存，能进行实时融合。这类基于梯度场的融合方法在颜色通道进行融合，前景目标在融合到背景图像中以后，色调会随着背景图像而变化。

当源图像的背景颜色和纹理差异较大时，图像无缝融合方法可推广至拼图应用，已有相关工作进行研究。ROTHER等人(Rother C,Bordeaux L,Hamadi Y,et al.Autocollage[C]//ACM Transactions on Graphics(TOG).ACM,2006,25(3):847-852),提出一种基于透明度通道的泊松拼图方法，该方法通过优化最小能量函数求解源图像在重叠区域的透明度，并基于透明度通道进行融合。然而该方法的分割效果较差，获得的输出拼图中可能会丢失源图像中部分重要信息，不能够保证源图像中前景目标的完整性，合成图像边界线处过渡也不够平滑。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于颜色及透明度一致优化的图像无缝融合方法，该方法能够得到更好的分割效果，从而影响前景和背景图像在重叠区域的透明度分布，使其透明度取值更为均匀。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种基于颜色及透明度一致优化的图像无缝融合方法，技术方案为：

首先，利用图割能量优化算法在颜色通道计算前景和背景图像在重叠区域的融合标签；其次，在透明度通道构造符合前景和背景梯度差异分布的能量函数，以求解透明度；最后，基于透明度进行图像无缝融合。

包括以下步骤：

1)计算融合标签

构建一个计算图像融合时颜色和透明度的能量函数，对该能量函数进行分步求解，分离出变量，并利用图割能量优化方法在颜色通道进行求解，以获得重叠区域的融合标签；

2)计算透明度

固定融合标签l(r)，从统一能量函数中分离出包含变量α(r)的一元函数，进行优化计算，并通过求解线性方程组分别获得前景和背景图像在待融合区域的透明度；

3)对透明度取值进行归一化处理