[发明专利]基于人眼视觉特性的图像拼接融合方法

摘要

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。

主权项

一种基于人眼视觉特性的图像拼接融合方法，其特征是，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＝xmax‑xmin   (1)公式1中，G表示以待计算像素为中心的窗口的极差值，xmax代表窗口中的最大值，xmin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：H=-Σi=0m-1Σj=0n-1pijlogpij---(2)]]>(i，j)为像素在计算窗口内的坐标，窗口左上角的顶点为窗口的原点坐标(0,0)，p是当前像素灰度占局部总灰度的概率，m、n是像素窗口的长宽，∑为求和符号，H为像素的局部熵，代表该点处的混乱程度，根据求得的局部极差以及局部熵，按照公式3计算得到掩蔽区域的权值图mask：公式3中，mask代表掩蔽特性权值图，k1、k2分别为局部极差和局部熵的比重。三、求重合区域的视觉显著性：使用适用性较广的视觉显著性算法对重合区域图像进行处理，得到重合区域的视觉显著性权值图Saliency，Saliency值越高的像素越易引起人眼的注意；四、求解拼接路径：首先按照公式4求得拼接路径的选择权重：cost＝k3·mask+k4·Saliency   (4)cost表示选择拼接路径像素的权重，k3、k4分别为掩蔽特性和显著性的比重；以重合区域中处于两图边界交点为起始点按照cost搜索融合路径，在重合区域坐标范围内，按列依次选取路径点，若已得路径点坐标为(x，y)，则下一个路径点的搜索取范围为(x+1，y‑a)到(x+1，y+b)，a、b为大于0的常数，取该范围内的cost值最小的点坐标为下一个路径点坐标，以此类推，得到基于人眼特性优化的拼接融合路径；五、使用该路径完成图像拼接。