[发明专利]一种针对工业检测的图像融合方法

说明书

本发明公开了一种针对工业检测的图像融合方法，图像包括前景和背景，所述的前景为需检测的特征，所述的背景为无关信息，包括搜索最佳缝合线，保留前景信息，选取最佳缝合线以后，需要对图像进行渐入渐出的加权融合，减少背景亮度图片等步骤，本发明将最佳缝合线方法和渐入渐出加权融合方法相结合，保留了最佳缝合线没有鬼影的优点和渐入渐出融合效果好的优点，增加了选取缝合线起点的策略，提高了方法运行的速度，改进了最佳缝合线查找线的方式，在保证甚至提高了精度的同时，简化了步骤，提高方法寻找单根线运行的速度。

技术领域

本发明涉及图像融合方法，具体地说，是一种针对工业检测的图像融合方法。

背景技术

随着现代电子技术和当代计算机科学技术的不断发展与照相机等图像获取设备的普及，计算机视觉成像技术不断革新，数字图像处理技术也同样快速发展着，应用领域也越来越广泛。在工业的缺陷检测中，使用相机拍摄图像时的条件往往受到诸多限制，例如相机的分辨率有限、视场和像距大小的限制等等。当获取大视野的场景图像时，往往需要通过手动调节相机和镜头的焦距以及像距才能获取完整的图像，但这样所获得的视野图像会有分辨率明显不足的缺点，细节信息也会有较为明显的缺失。

因此，工业常常采用图像拼接获取大图像高分辨率图像。

图像拼接主要分为图像配准和图像融合两大步骤。

图像融合技术是将配准好的两幅或多幅图像进行全景化和可视化的过程，通常是图像拼接的最后一个步骤。图像融合的质量会影响图像拼接质量，影响对拼接结果的观感。常用的像素级图像融合方法，对不同的图像进行直接融合，进行的一般是像素之间灰度值的直接计算，是在基础数据层面实现的运算。这种方法会带来重影、特征模糊等问题，因此需要进行一些改进。本文的方法是针对工业检测的要求提出的一种图像融合方法。

在工业缺陷检测中，我们要尽量保持缺陷的完整，要避免图像融合过程带来的重影，重影也可能会给缺陷的检测带来误判，例如若焊锡出现重影现象，可能会使针脚或焊锡信息缺失、遗漏。

以下是传统平均融合法的简单介绍。

直接平均融合法在求取融合区域灰度值时，对原图像折半求和。若假设A(x，y)和B(x，y)是两个原图像在点坐标(x，y)处的像素灰度值，融合后的图像用F(x，y)表示，则平均融合法为：

此方法计算便捷，但是会在边缘处产生灰度值跳变的现象，也会产生鬼影现象。

发明内容

本发明正是针对现有技术提出的技术问题所作出的改进，提供了一种针对工业检测的图像融合方法，此图像融合方法是在图像拼接过程中，将配准好的两幅图像进行融合的过程，融合方法主要步骤为搜索最佳缝合线，在缝合线周边进行渐入渐出的加权融合。最佳缝合线的方法可以有效避免鬼影的出现，而渐入渐出法可以改善图像的亮度跳变，因此我们可以结合和改进两种方法，在避免鬼影出现的同时使图像美观，使结果同时具有两种方法的优点。

本发明是采用以下技术方案来实现的：

本发明公开了一种针对工业检测的图像融合方法，所述的图像包括前景和背景，所述的前景为需检测的特征，所述的背景为无关信息，包括如下步骤：

1)、搜索最佳缝合线，保留前景信息；

2)、选取最佳缝合线以后，需要对图像进行渐入渐出的加权融合，减少背景亮度图片；

所述的最佳缝合线具有如下特征：重叠区域在缝合线上的单个像素点亮度之差最小，及重叠区域的图像边缘与缝合线不相交。

作为进一步地改进，本发明所述的步骤1)的步骤如下：

1.1)、计算能量图；

1.2)、选取缝合线起点；