[发明专利]基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法

说明书

本发明公开了一种基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法；方法包括：将同一场景焦点不同的两幅或者多幅图像进行处理，得到一幅信息更加丰富的合成图像；利用代数多重网格方法对源图像进行重建，得到重建图像，通过分水岭图像分割算法，将均值图像分割成为不同的区域；并根据所分割的图像区域，计算该区域源图像与重建图像的均方误差，判断其清晰程度，生成区域清晰度决策图；根据区域清晰度决策图，得到图片清晰与模糊边界，根据这个边界对图像进行融合；相对于多分辨率的图像融合方法，该方法融合图像的每个目标区域都从源图像中清晰区域直接选取，避免了由于图像变化引起的图像清晰度的丢失。

技术领域

本发明涉及图像融合领域，具体为一种基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法。

背景技术

目前的基于代数多重网格的图像融合方法，如使用代数多重网格进行多聚焦融合方法(电子科技大学学报，2015，黄颖，解梅，李伟生，高靖淞)，该方法的主要步骤是1)利用AMG方法对源图像进行重建；2)将重建图像块分成4块，计算每块重建后的结果与对应原始块之间的MSE，如果与两个源图像之间的差大于某个阈值，则直接选择对应的图片进入融合结果；3)如果两个源图像之间的差小于某个阈值，则根据分块重建情况判定是否包含清晰块和模糊块；4)如果分块中包含清晰和模糊块，则继续分块重建，转至步骤2)；5)直到所有的块之间的梯度的和小于阈值，终止该过程，得到融合结果。

该方法虽然采用了自适应分块的方法，但分块仍是有限制的，如一开始只能对图像平均分成四块，不能从根本上解决块效应的问题。

发明内容

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的一种基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法，包括：

S1、利用代数多重网格对至少两幅源图像进行重建，分别得到每幅源图像的重建图像；

S2、根据源图像得到均值图像；

S3、利用分水岭图像分割方法对所述均值图像进行区域分割，得到若干分割区域；

S4、对于每个分割区域，分别求取每幅源图像与每幅源图像的重建图像的均方误差的值，比较均方误差的值大小，计算每个分割区域清晰度，对分割区域源图像来源进行标记，得到分割区域清晰度决策图。

S5、根据所述分割区域清晰度决策图所标记的源图像的来源，判断源图像的清晰与模糊的边界线，根据边界线得到融合图片。

进一步的，步骤S1中所述重建图像的获得方法包括：

对源图像构建亲和力矩阵M，选取代数多重网格粗化的粗网格，构造所述代数多重网格粗化的所需的算子；对所述亲和力矩阵M进行代数多重网格粗化得到N层粗网格Ω₀,Ω₂,...,Ω_N-1；采用V-循环方法对粗网格进行迭代得到精确解，根据所述精确解获得重建图像；其中，Ω_N-1表示第N层粗网格。

进一步的，所述选取代数多重网格粗化的粗网格包括：

根据源图像亲和力矩阵得到最细的粗网格Ω₀，根据所述最细的粗网格Ω₀构造序列Ω_N-1,Ω_N-2,...,Ω₀，所述序列满足条件代数多重网格的较粗的粗网格Ω_m+1＝C^m是较细的粗网格Ω_m的一个真子集，记