[发明专利]基于人眼视觉特性的图像拼接融合方法

说明书

本发明涉及图像处理及计算机图形学领域，为利用视觉显著性以及掩蔽效应提升拼接图像质量，降低边缘断裂引入的图像质量下降，获得符合视觉的高质量拼接融合图像。本发明采用的技术方案是，基于人眼视觉特性的图像拼接融合方法，步骤如下：对经过匹配运算处理后的两图重合区域进行处理，在该区域内寻找拼接路径：一、搜索重合区域内具有视觉掩蔽特性的区域；二、求平滑区域以及纹理区域的像素权重；三、求重合区域的视觉显著性；四、求解拼接路径；五、使用该路径完成图像拼接。本发明主要应用于图像处理场合。

技术领域

本发明涉及图像处理及计算机图形学领域以及基于人眼特性提升图像质量领域。尤其涉及进行图像匹配拼接时，基于人眼视觉特性进行优化图像融合效果的领域。具体讲,涉及基于人眼视觉特性的图像拼接融合方法。

背景技术

图像拼接融合技术广泛应用于汽车电子、无人机、军事、遥感等领域。该技术将两幅或者多幅具有重合区域的图像的特征信息进行提取、匹配、计算得到拼接参数、按照拼接参数将图像变形后融合为一幅视角宽广的图像。在实际应用中，由于拼接算法的局限性、拍摄方法以及镜头畸变会引入一些计算误差，导致计算得到的拼接参数不精确，变形后的图像重合区域不能完全重合，致使拼接图像出现断裂的边缘。被人眼捕获的断裂边缘，会严重影响拼接图像的质量，降低人眼对图像的主观感受。

基于人眼视觉系统的图像质量评价近年来受到持续关注，因为采用该种方法可以获得与主观感受一致的客观图像质量评价。人类视觉系统具有多种特性。其中，视觉显著性和掩蔽特性是突出的两个特点。视觉显著性是人眼注意机制领域的研究热点，在计算机视觉领域主要表现为模拟人类视觉注意机制。人类的视觉注意机制能够将有限的认知资源聚集于场景中重要的刺激而抑制那些不重要的信息。对于图像而言，图像中的图形具有不同的形状、色彩，因而不同图形对人眼的刺激不同，具有不同的视觉显著性。掩蔽特性是人眼具备的另一个性质。人眼对对比强烈的图像具有更高的敏感度，当某一物体与背景很相似时,人眼就不能有效识别该物体。这是人眼掩蔽特性的一个具体体现。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在针对常用图像拼接方法中图像融合时出现的错位、边缘断裂、拼接缝隙等问题，本发明的目的是基于人眼特性，具体为利用视觉显著性以及掩蔽效应提升拼接图像质量，降低边缘断裂引入的图像质量下降，获得符合视觉的高质量拼接融合图像。本发明采用的技术方案是，基于人眼视觉特性的图像拼接融合方法，步骤如下：

对经过匹配运算处理后的两图重合区域进行处理，在该区域内寻找拼接路径：

一、搜索重合区域内具有视觉掩蔽特性的区域，这类区域分为两类：一类是平滑区域；另一类为具有细小纹理的区域；错位发生在第一类区域内时是不可视的，而发生在第二类区域内时，细小的错位被背景中的细小纹理掩蔽，不能有效引起人眼的注意；具体方法为：使用边缘检测算子提取图像中的边缘信息，得到关于边缘信息的2值图像C，图像C中，边缘像素对应的亮度为1，将图像C中的边缘以r的幅度进行形态学膨胀运算得到2值图像D，时2值图像D中亮度值为0的区域即可视为很少变化的区域，将图像D以参数r的幅度连续进行两次形态学腐蚀运算，得到图像E，2值图像E中亮度为1的区域即为具有细小纹理的区域；

二、求平滑区域以及纹理区域的像素权重，对平滑区域的像素点以公式1求得各像素窗口内的极差，得到表征该像素点与周围环境相似程度的数值：

G＝x_max-x_min (1)

公式1中，G表示以待计算像素为中心的窗口的极差值，x_max代表窗口中的最大值，x_min代表窗口中的最小值，G越小代表该像素周围的环境越相似，细纹理区域的像素以公式2求得局部熵：