[发明专利]一种基于灰度中列数参照的多聚焦图像融合方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于灰度中列数参照的多聚焦图像融合方法和系统。该方法包括：对配准后的灰度图像A和B，读取每一像素点的灰度值并计算各自图像的灰度中列数，然后根据A和B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离源图像灰度中列数的大小来完成图像融合。该方法简单有效融合以后得到的图像具有更多的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解，能明显提高融合图像的对比度，同时与传统的图像融合方法相比，也是一种快速融合方法。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体是涉及一种基于灰度中列数参照的多聚焦图像融合方法和系统。

背景技术

普通的可见光成像系统对同一场景的多个物体成像时，由于不同物体的景深可能不同，所以无法获得该场景中每个物体都保持清晰的图像。多聚焦图像融合技术可以将同一场景中聚焦物体不同的多幅源图像进行融合，获取每个源图像的清晰部分，生成一幅全景清晰的图像。融合后的图像利用了多幅图像的有用信息，对场景的描述更加全面准确，因此该技术在多个领域中发挥了重要作用，如机器视觉、目标识别、医疗诊断、遥感信息等。

常用的多聚焦图像融合技术分为基于空间域融合方法和基于变换域融合方法。基于变换域融合方法是将源图像通过一定的变换以获得相对应的频域系数，然后根据不同的融合规则选择频域系数，最后通过反变换获得融合图像。该类方法存在选择方向有限，对噪声敏感等缺陷，并且计算复杂度不利于于实时应用。基于空间域的融合方法是利用一定的方法找到源图像各自聚焦的区域，然后直接选取这些不同的聚焦区域以构成融合图像。

目前应用比较广泛的图像融合方法是基于空间域的简单多传感器图像融合方法。此类方法简单高效，适用于对速率要求高的场合。当前，在传统的像素级图像融合基础上改进的有基于灰度均值的多聚焦图像融合方法，但此方法在求融合图像参考数时，算术运算过多，消耗时间过长，整体效率不高。本发明提供了一种简单，明显提高时间效率，并且具有高对比度，清晰的图像融合方法。

发明内容

本发明的目的提供一种基于灰度中列数参照的多聚焦方法，该方法简单有效，融合以后得到的图像对比度高，图像清晰，具有更多的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解，并能明显提高融合过程时间效率。

本发明的技术方案为：

一种基于灰度中列数参照的多聚焦方法，包括以下顺序的步骤：

步骤1：获取两幅配准后的多聚焦源图像A和B，源图像A,B均为灰度图像，其中每张源图像的图像大小都为M像素×N像素；

步骤2：分别读取两幅图像中每一像素的灰度值，记为A(i,j)和B(i,j)，其中i和j为图像的行数和列数，1≤i≤M，1≤j≤N；

步骤3：计算A,B两幅源图像各自的灰度中列数，记为m(A)和m(B)；

步骤4：根据融合规则确定融合后图像每一像素的灰度值，融合规则为：融合图像F在第i行第j列处取得灰度值为源图像A和B中与各自中列数差值的更大的像素值，即若图像A在某一处的灰度值与图像A的灰度中列数差值大于或等于图像B在对应处的灰度值与图像B的灰度中列数差值，则此处融合后的灰度值取图像A在该处的灰度值，反之，选择图像B在该处的灰度值；具体公式如下：

式中，F(i,j)为融合后图像第i行第j列的灰度值，A(i,j)为源图像A中第i行第j列处的灰度值，B(i,j)为源图像B中第i行第j列处的灰度值，m(A)为源图像A的灰度中列数，m(B)为源图像B的灰度中列数；

步骤5：判断是否遍历完图像A和图像B中的所有像素点，若否，则重复执行步骤4，若遍历完，则执行步骤6；

步骤6：输出融合后的图像F。