[发明专利]一种图像自适应融合方法在审

专利信息
申请号: 201811442041.0 申请日: 2018-11-29
公开(公告)号: CN109544498A 公开(公告)日: 2019-03-29
发明(设计)人: 温淑焕;贾仕东;方斌;李鑫武;孙富春 申请(专利权)人: 燕山大学
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50;G06T7/33
代理公司: 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 代理人: 刘阳
地址: 066004 河北省*** 国省代码: 河北;13
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 像素信息 自适应 图像融合 重叠区域 新图像 像素 融合 图像 图像处理领域 图像融合技术 图像细节信息 成像系统 判别分析 图像数据 图像信息 相机成像 像素区域 余弦距离 整体效果 自动选择 坐标信息 传统的 鲁棒性 平滑 点集 度量 修正 引入 转换 评估 规划 统一
【权利要求书】:

1.一种图像自适应融合方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤1,针对有重叠部分的待融合图像,根据每张图像重叠部分配准出的相同特征点,在融合图像坐标体系内,构建在每张图像上的相同特征点之间的映射关系;

步骤2,根据映射关系,将每张图片未重叠部分在融合图像坐标体系内映射融合;

步骤3,对于重叠部分,在融合图像坐标体系内,确定相同特征点在每张图片的像素坐标及其像素坐标均值,根据每张图片上的像素坐标与像素坐标均值的余弦相似度对比结果,选择余弦相似度较大的像素点作为待融合像素点,对重叠部分图像进行融合;

步骤4,将步骤2未重叠部分融合图像与步骤3重叠部分融合图像进行融合。

2.根据权利要求1所述的一种图像自适应融合方法,其特征在于,所述步骤1的图像配准过程采用SIFI算法实现。

3.根据权利要求1所述的一种图像自适应融合方法,其特征在于,所述映射关系是通过变换矩阵来获得。

4.根据权利要求3所述的一种图像自适应融合方法,其特征在于,步骤1中变换矩阵的计算方式如下:

设重叠部分上任意一点T,在图像一中成像为T1,在图像2中成像为T2;由成像的映射关系得H1*T=T1,H2*T=T2,得T1=T2(H1*H2-1);变换矩阵H表示图像一和图像二相同特征点的映射关系,由上式推导:H=H1*H2-1

5.根据权利要求1所述的一种图像自适应融合方法,其特征在于,具体包括如下步骤:

步骤1,融合图像未重叠部分的确定

针对有重叠部分的待融合图像,利用SIFI算法进行图像配准后,得到待融合图像的重叠部分范围大小,计算匹配出的相同特征点之间的变换矩阵H,通过变换矩阵H构建图像之间在重叠部分的映射关系,选择一个融合图像坐标体系;利用映射关系将待融合图像未重叠部分经变换矩阵H变换到融合图像坐标体系内;

步骤2,融合图像像素坐标的确定:

在图像坐标体系内,定义每张图片在重叠区域的像素坐标信息集合为Cn,n>2,n为待融合图像的张数,则图像重叠部分的像素坐标信息集合Km={C1,C2,C3......Cn},m为融合图像在重叠部分的像素数量,图像重叠部分任意一点像素坐标信息集合为融合图像选取的任意一点的像素坐标信息为Cpq,p为融合图像选取的第p张图像,q为融合图像上选取的像素点;

对图像重叠部分任意一点像素坐标信息集合为求取在图像坐标体系内的像素均值为

然后,分别求取C1i,C2i,C3i....Cni到的余弦距离,即它们的余弦相似度cosθni;比较余弦相似度的大小;选取余弦相似度较大的像素点作为融合图像选取的任意一点的像素坐标信息Cpq

步骤3,融合图像重叠部分的确定:

利用映射关系将Cpq经变换矩阵H变换到融合图像坐标体系内;

步骤4,融合图像的完成:

将步骤1未重叠部分融合图像与步骤3重叠部分融合图像进行融合。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于燕山大学,未经燕山大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811442041.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top