一種圖像融合方法與流程

本發(fā)明涉及圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及一種圖像融合方法。
背景技術(shù)：
：圖像拼接及融合技術(shù)是圖像處理研究方向的一個(gè)重要分支，在遙感、航拍、全景相機(jī)等領(lǐng)域中有著重要應(yīng)用。圖像拼接及融合技術(shù)包括兩個(gè)關(guān)鍵步驟:圖像匹配和圖像融合。圖像匹配就是將若干個(gè)、拍攝內(nèi)容中有相同部分的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的過(guò)程，把這些匹配后的部分稱(chēng)之為拼接部分。因?yàn)榇ヅ鋱D像，即原始圖像是一些由于獲取時(shí)間、拍攝角度或/和光照條件不同而存在像素差異的圖像，所以匹配后的圖像，即待融合圖像在上述重疊部分某些位置很有可能會(huì)形成圖像鬼影。請(qǐng)參考圖1，該圖包括兩幅原始圖像，如圖1所示，這兩幅原始圖片的拍攝內(nèi)容中是存在部分相同的，分別顯示在(a)圖像的右半幅和(b)圖像的左半幅中。當(dāng)圖(a)和(b)匹配，可能會(huì)在某些位置形成鬼影。圖像融合就是以圖像拼接為基礎(chǔ)，消除拼接后的圖像間的差異，使得圖像能自然平滑過(guò)度的過(guò)程。從上述內(nèi)容可見(jiàn)，對(duì)于圖像的融合效果，一方面受到原始圖像系列之間自身差異的影響，另一方面受選定的圖像融合方法的影響。因?yàn)榍罢叩挠绊懯强陀^存在的，所以要提高融合效果，融合方法的選擇很重要。目前研究較多的圖像融合方法是基于最佳縫合線方法，該方法的的核心思想是在待融合圖像重疊區(qū)域內(nèi)找出一條縫合線，使得在這條縫合線上，兩幅原圖像間的像素差異最小，然后在待融合圖像上，該線的兩側(cè)分別只取同一幅原圖像的像素，從而消除圖像重疊。在上述核心思想的指導(dǎo)下，目前已經(jīng)在融合算法的選擇，搜索準(zhǔn)則的建立、縫合線走向的擴(kuò)展等方面取得了一些階段性成果，但是，融合后圖像依然存在疊影、模糊或明顯的拼接縫的問(wèn)題，融合效果亟待提高。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明實(shí)施例中提供了一種圖像融合方法，以減少現(xiàn)有技術(shù)中的圖像融合后存在的疊影、模糊或明顯的接縫問(wèn)題，提高融合效果。為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了如下技術(shù)方案：一種圖像融合方法，包括以下步驟：獲取由至少兩幅原始圖像匹配后的待融合圖像，其中，所述原始圖像中的重疊部分形成所述待融合圖像的拼接部分；在所述待融合圖像的拼接部分內(nèi)，確定待融合圖像的有效區(qū)域，其中，所述待融合圖像的有效區(qū)域是記錄所述原始圖像內(nèi)容的區(qū)域；建立最佳縫合線的搜索準(zhǔn)則，所述搜索準(zhǔn)則為：E(x,y)＝aEcolor(x,y)2+bEgeometry(x,y)Ecolor表示所述有效區(qū)域上像素點(diǎn)(x,y)的顏色差值，而Egeometry表示所述有效區(qū)域上像素點(diǎn)(x,y)的結(jié)構(gòu)差值，a為顏色權(quán)重系數(shù)，b為結(jié)構(gòu)權(quán)重系數(shù)，a＜b；將所述當(dāng)前搜索行內(nèi)像素點(diǎn)與下五行中像素點(diǎn)強(qiáng)度值總和最小的搜索方向，作為所述最佳縫合線的擴(kuò)展方向，其中，所述當(dāng)前像素點(diǎn)的強(qiáng)度值為準(zhǔn)則值，所述特征點(diǎn)的強(qiáng)度值為準(zhǔn)則值與權(quán)重系數(shù)d之積，d=0.5,E(x,y)≥01.5,E(x,y)<0;]]>利用基于拉普拉斯金字塔的多分辨融合算法，計(jì)算所述待融合圖像的融合結(jié)果，所述融合結(jié)果與所述最佳縫合線位置相對(duì)應(yīng)。優(yōu)選的，在上述圖像融合方法中，所述在所述待融合圖像的拼接部分內(nèi)，確定待融合圖像的有效區(qū)域，其中，所述待融合圖像的有效區(qū)域是記錄圖像內(nèi)容的區(qū)域具體包括：在所述待融合圖像的拼接部分的范圍內(nèi)，逐像素點(diǎn)判斷當(dāng)前像素點(diǎn)是否為記錄所述原始圖像內(nèi)容的像素點(diǎn)，如果是，則確定當(dāng)前像素點(diǎn)屬于待融合圖像的有效區(qū)域，將所述當(dāng)前像素點(diǎn)納入最佳縫合線的搜索范圍。優(yōu)選的，在所述圖像融合方法中，a＝0.4，b＝0.6。優(yōu)選的，在所述圖像融合方法中，所述將所述當(dāng)前搜索行內(nèi)像素點(diǎn)與下五行中像素點(diǎn)強(qiáng)度值總和最小的搜索方向，作為所述最佳縫合線的擴(kuò)展方向包括：判斷當(dāng)前搜索行內(nèi)是否包括特征點(diǎn)，如果是，則繼續(xù)判斷是否包括多個(gè)特征點(diǎn)，如果是，則所述最佳縫合線向強(qiáng)度值最小的特征點(diǎn)方向擴(kuò)展；判斷當(dāng)前搜索行內(nèi)是否包括特征點(diǎn)，如果不是，則繼續(xù)判斷所述當(dāng)前搜索行內(nèi)是否存在多個(gè)準(zhǔn)則值最小且等大的像素點(diǎn)，如果不是，所述最佳縫合線向當(dāng)前搜索行內(nèi)準(zhǔn)則值最小的方向擴(kuò)展，如果是，則繼續(xù)向下搜索，分別計(jì)算所述多個(gè)準(zhǔn)則值最小且等大的像素點(diǎn)的下一行所有像素點(diǎn)的準(zhǔn)則值，所述最佳縫合線向下一行內(nèi)準(zhǔn)則值最小的像素點(diǎn)方向擴(kuò)展，其中，向下搜索的最大行數(shù)為5行。優(yōu)選的，在所述圖像融合方法中，所述利用基于拉普拉斯金字塔的多分辨融合算法，根據(jù)所述最佳縫合線位置，計(jì)算所述待融合圖像的融合結(jié)果包括：生成與所述融合后圖像等尺寸的區(qū)域圖像，以所述最佳縫合線為界限，將所述界限兩側(cè)分別填充白色和黑色；將所述原始圖像分別擴(kuò)展至與所述融合后圖像等尺寸的原始擴(kuò)充圖像，擴(kuò)充部分的像素為0；建立所述原始擴(kuò)充圖像的拉普拉斯金字塔圖像序列階層，建立所述區(qū)域圖像的高斯金字塔圖像序列階層；建立所述待融合圖像的拉普拉斯金字塔序列階層，計(jì)算每個(gè)序列階層上像素點(diǎn)的像素值,其中，L＝GRl(i，j)L(f1(x,y))+(1-GRl(i，j))L(f2(x,y))L表示所述待融合圖像的拉普拉斯圖像金字塔的第l階圖像上像素點(diǎn)(x，y)處像素值,L(f1(x,y))表示第一原始擴(kuò)充圖像f1的拉普拉斯圖像金字塔的第l階圖像上像素點(diǎn)(x，y)處的像素值，L(f2(x,y))表示第二原始擴(kuò)充圖像f2的拉普拉斯圖像金字塔的第l階圖像上像素點(diǎn)(x，y)處的像素值；GRl表示所述區(qū)域圖像的高斯金字塔的第l階圖像上像素點(diǎn)(x，y)處的像素值；對(duì)所述待融合圖像的拉普拉斯金字塔圖像，從最高階層開(kāi)始向下擴(kuò)展，將高階層的擴(kuò)展圖像和與所述高階層相鄰的下一階層的原始圖像相加，得到所述下一階層的擴(kuò)展圖像，用所述下一階層的擴(kuò)展圖像替換所述下一階層的原始圖像，直至得到最低階層的擴(kuò)展圖像；依次將各階層的擴(kuò)展圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)(x，y)處的像素值累加，得到的累加像素值作為所述待融合圖像各個(gè)像素點(diǎn)的融合像素值，從而得到所述待融合圖像的融合結(jié)果。優(yōu)選的，在所述圖像融合方法中，通過(guò)算子模板Sx，Sy計(jì)算得到所述有效區(qū)域上重疊像素點(diǎn)的結(jié)構(gòu)差值Egeometry，Sx=-202-101-202,Sy=-2-1-2000212]]>Egeometry＝(f1x-f2x)(f1y-f2y)其中，f1x和f2x分別代表所述原始圖像的當(dāng)前像素點(diǎn)(x，y)在x方向梯度值,f1y、f2y分別代表所述原始圖像的當(dāng)前像素點(diǎn)(x，y)在y方向梯度值。優(yōu)選的，在所述圖像融合方法中，其特征在于，所述有效區(qū)域上重疊像素點(diǎn)的顏色差值Ecolor的計(jì)算方法是：Ecolor＝f1(x,y)-f2(x,y)其中，f1(x,y)、f2(x,y)分別代表所述原始圖像的當(dāng)前像素點(diǎn)(x,y)處的像素值。由以上技術(shù)方案可見(jiàn)，本發(fā)明提供的圖像融合方法，首先，在融合開(kāi)始前，確定了只有有效區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)才有可能作為最佳縫合線的擴(kuò)展方向的前提，即保證搜索只在記錄圖像內(nèi)容的區(qū)域進(jìn)行，從而避免了最終的融合結(jié)果中存在黑色無(wú)效區(qū)域的可能性，大大提高了融合效果。其次，在確立最佳縫合線的搜索準(zhǔn)則時(shí)，兼顧了顏色和結(jié)構(gòu)差異的影響，而且考慮到影響融合效果的疊影問(wèn)題受顏色的影響更大，降低了顏色差異在搜索中的權(quán)重系數(shù)，提高了最佳縫合線位置的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步提高融合效果。最后，在規(guī)定最佳縫合線的擴(kuò)展方向方面，不僅將特征點(diǎn)的位置作為權(quán)重較大的擴(kuò)展方向，還同時(shí)更加明確了擴(kuò)展方向存在多種可能時(shí)的優(yōu)先擴(kuò)展方式，即在考慮下五行內(nèi)所有像素點(diǎn)后，選擇最優(yōu)的擴(kuò)展方向，排除了由于擴(kuò)展方向的隨意性而給融合效果帶來(lái)的不穩(wěn)定因素，更加進(jìn)一步提高了融合效果。因此，本發(fā)明提供的圖像融合方法，能減少現(xiàn)有技術(shù)中的圖像融合后存在的疊影、模糊或明顯的接縫問(wèn)題，提高融合效果。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1(a)為本發(fā)明實(shí)施例提供的第一原始圖像；圖1(b)為本發(fā)明實(shí)施例提供的第二原始圖像；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的最佳縫合線的擴(kuò)展方式流程示意圖；圖3(a)為圖1(a)的局部擴(kuò)充圖像；圖3(b)為圖1(b)的局部擴(kuò)充圖像；圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像融合方法的融合結(jié)果示意圖；圖5為現(xiàn)有的圖像融合方法的融合結(jié)果示意圖。具體實(shí)施方式為了使本
技術(shù)領(lǐng)域：
的人員更好地理解本發(fā)明中的技術(shù)方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明提供一種圖像融合方法，包括以下步驟：在步驟S01中，獲取由至少兩幅原始圖像匹配后的待融合圖像，其中，原始圖像中的相同內(nèi)容部分形成待融合圖像的拼接部分。在待融合圖像的拼接部分內(nèi)，確定待融合圖像的有效區(qū)域，其中，有效區(qū)域是記錄原始圖像內(nèi)容的區(qū)域。待融合圖像的有效區(qū)域是記錄圖像內(nèi)容的區(qū)域，有效區(qū)域的確定方式可以為在待融合圖像的拼接部分的范圍內(nèi)，逐像素點(diǎn)判斷當(dāng)前像素點(diǎn)是否為記錄原始圖像內(nèi)容的像素點(diǎn)，如果是，則確定當(dāng)前像素點(diǎn)屬于待融合圖像的有效區(qū)域，將當(dāng)前像素點(diǎn)納入最佳縫合線的搜索范圍，如果不是，則當(dāng)前像素點(diǎn)為黑色區(qū)域，不必納入最佳縫合線的搜索范圍。在步驟S02中，建立最佳縫合線的搜索準(zhǔn)則，搜索準(zhǔn)則為：E(x,y)＝aEcolor(x,y)2+bEgeometry(x,y)Ecolor表示有效區(qū)域上像素點(diǎn)(x,y)的顏色差值，而Egeometry表示有效區(qū)域上像素點(diǎn)(x,y)的結(jié)構(gòu)差值，a為顏色權(quán)重系數(shù)，b為結(jié)構(gòu)權(quán)重系數(shù)，a＜b。最佳縫合線是在融合后圖像中一條沿該線上的像素點(diǎn)擴(kuò)展時(shí)，這些點(diǎn)的像素值在當(dāng)前搜索準(zhǔn)則下為同行內(nèi)最小的線。同時(shí)最佳縫合線上的像素點(diǎn)也是兩幅原始圖像上相同坐標(biāo)位置的點(diǎn)，而上述搜索準(zhǔn)則，既考慮了顏色差值對(duì)某一像素點(diǎn)準(zhǔn)則值的影響，也考慮了結(jié)構(gòu)差值的影響，并且考慮到對(duì)于兩幅原始圖像上f1和f2相同位置的像素點(diǎn)(x,y)在重疊為有效區(qū)域的同一點(diǎn)時(shí)，顏色差異對(duì)造成疊影的影響比結(jié)構(gòu)差異更大，因此，確立了顏色權(quán)重系數(shù)小于結(jié)構(gòu)權(quán)重系數(shù)的原則。這樣的原則下，最佳縫合線的位置更為準(zhǔn)確，融合效果更好。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，當(dāng)a＝0.4，b＝0.6時(shí)，融合效果較佳。其中，Ecolor的計(jì)算方法是：ECOLOR＝f1(x,y)-f2(x,y)通過(guò)算子模板Sx、Sy計(jì)算得到有效區(qū)域上重疊像素點(diǎn)的結(jié)構(gòu)差值Egeometry，Sx=-202-101-202,Sy=-2-1-2000212]]>Egeometry＝(f1x-f2x)(f1y-f2y)其中，f1(x,y)、f2(x,y)分別代表在原始圖像f1和f2中相同的坐標(biāo)位置(x,y)處的像素值。f1x和f2x分別代表原始圖像的當(dāng)前像素點(diǎn)(x，y)在x方向梯度值,f1y和f2y分別代表原始圖像的當(dāng)前像素點(diǎn)(x，y)在y方向梯度值。值得注意的是，本發(fā)明提供的圖像融合方法，對(duì)于原始圖像、匹配圖像和融合后圖像，可以是統(tǒng)一使用灰度圖像，也可以是統(tǒng)一使用彩色圖像。對(duì)于本實(shí)施例而言，結(jié)合灰度附圖，任意坐標(biāo)(x,y)的像素值或梯度值針對(duì)灰度圖像的。在原始圖像f1和f2各個(gè)像素點(diǎn)的梯度值已知的情況下，結(jié)合算子模板Sx、Sy，以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心的四周的像素點(diǎn)的相關(guān)性，用四周像素點(diǎn)的梯度差值計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)的梯度值，具體計(jì)算過(guò)程如下：fx＝2f(x+1,y-1)+f(x+1,y)+2f(x+1,y+1)-2f(x-1,y-1)-f(x-1,y)-2f(x-1,y+1)；fy＝2f(x-1,y+1)+f(x,y+1)+2f(x+1,y+1)-2f(x-1,y-1)-f(x,y-1)-2f(x+1,y-1)。在步驟S03中，以第一行各列像素點(diǎn)為每一條縫合線的起點(diǎn)，分別向下搜索，計(jì)算當(dāng)前搜索行內(nèi)，與當(dāng)前列像素點(diǎn)相鄰五個(gè)像素點(diǎn)的強(qiáng)度值，在所有的縫合線中，將當(dāng)前搜索行當(dāng)前列像素點(diǎn)與下五行中像素點(diǎn)強(qiáng)度值總和最小的搜索方向，作為最佳縫合線的擴(kuò)展方向。其中，當(dāng)前像素點(diǎn)的強(qiáng)度值為準(zhǔn)則值，特征點(diǎn)為原始圖像中在局部區(qū)域內(nèi)，像素值顯著變化的點(diǎn)，特征點(diǎn)的強(qiáng)度值為準(zhǔn)則值與權(quán)重系數(shù)d之積，d=0.5,E(x,y)≥01.5,E(x,y)<0;]]>可見(jiàn)，在規(guī)定最佳縫合線的擴(kuò)展方向方面，不僅加大了特征點(diǎn)的的權(quán)重，使得在同一行中如果有特征點(diǎn)的話，則優(yōu)先選擇特征點(diǎn)為擴(kuò)展方向。還同時(shí)明確了要考慮下五行內(nèi)所有像素點(diǎn)后，選擇最優(yōu)的擴(kuò)展方向，避免了存在多種可能時(shí)的優(yōu)先擴(kuò)展方式時(shí)，隨意擴(kuò)展而給融合效果帶來(lái)的不穩(wěn)定因素，更加進(jìn)一步提高了融合效果。具體擴(kuò)展方式請(qǐng)參考圖2，圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的最佳縫合線的擴(kuò)展方向示意圖。如圖2所示，在步驟S031中，判斷當(dāng)前搜索行內(nèi)是否包括特征點(diǎn)；如果是，則進(jìn)入步驟S032，繼續(xù)判斷是否包括多個(gè)特征點(diǎn)，如果不是，則進(jìn)入步驟S033中，繼續(xù)判斷當(dāng)前搜索行內(nèi)是否存在多個(gè)準(zhǔn)則值最小且等大的像素點(diǎn)，如果S032的判斷結(jié)果為是，則進(jìn)入步驟S0321，最佳縫合線向強(qiáng)度值最小的特征點(diǎn)方向擴(kuò)展。如果步驟S033的判斷結(jié)果為否，則進(jìn)入步驟S0332，最佳縫合線向當(dāng)前搜索行內(nèi)準(zhǔn)則值最小的方向擴(kuò)展，如果是，則進(jìn)入步驟S0331，繼續(xù)向下搜索，分別計(jì)算多個(gè)準(zhǔn)則值最小且等大的像素點(diǎn)的下一行所有像素點(diǎn)的準(zhǔn)則值，最佳縫合線向下一行內(nèi)準(zhǔn)則值最小的像素點(diǎn)方向擴(kuò)展，如果下一行內(nèi)仍然有相等值，則到下兩行搜索，直到出現(xiàn)唯一最小值為止，為了避免出現(xiàn)無(wú)限迭代的情況，向下搜索的最大行數(shù)為5行。簡(jiǎn)言之，上述擴(kuò)展方式為先考慮是否存在特征點(diǎn)，如果存在的話，優(yōu)先向特征點(diǎn)擴(kuò)展，當(dāng)同行內(nèi)存在多個(gè)特征點(diǎn)時(shí)，向強(qiáng)度值最小的特征點(diǎn)擴(kuò)展。如果不存在特征點(diǎn)，向準(zhǔn)則值最小的像素點(diǎn)擴(kuò)展，如果同行內(nèi)存在準(zhǔn)則值相等的多個(gè)最小像素點(diǎn)，則聯(lián)合該行下5行內(nèi)的像素點(diǎn)，選擇包括該行在內(nèi)的6行內(nèi)像素點(diǎn)的準(zhǔn)則值和值最小的路徑擴(kuò)展。經(jīng)過(guò)上述步驟S01-S03后，已經(jīng)確定出了唯一的最佳縫合線位置，這個(gè)最優(yōu)是指在整個(gè)有效區(qū)域內(nèi)的最優(yōu)。然后進(jìn)入步驟S04中，利用基于拉普拉斯金字塔的多分辨融合算法，根據(jù)最佳縫合線位置，計(jì)算待融合圖像的融合結(jié)果。具體融合方式如下：首先，生成與融合后圖像等尺寸的區(qū)域圖像GR，融合后圖像的尺寸是原始圖像經(jīng)過(guò)配準(zhǔn)變換的過(guò)程中確定的，以圖1中(a)和(b)為例，融合后圖像的尺寸是(b)的尺寸經(jīng)過(guò)變換，在(b)在與(a)配準(zhǔn)后確定的。以步驟S03中得到的最佳縫合線為界限，將界限兩側(cè)分別填充白色和黑色。然后，將原始圖像f1和f2分別擴(kuò)展至與融合后圖像等尺寸的原始擴(kuò)充圖像F1和F2，擴(kuò)充部分的像素為0。請(qǐng)參考圖3，圖3示出了圖1中原始圖像的局部擴(kuò)充圖像，如圖3(a)為圖1(a)的擴(kuò)充圖像的局部，為了便于觀察圖3(a)中有效區(qū)域和黑色無(wú)效區(qū)域的分界用白線標(biāo)記，白線左側(cè)的為有效區(qū)域，右側(cè)的為黑色無(wú)效區(qū)域。如圖3(b)為圖1(b)的擴(kuò)充圖像的局部，白線右側(cè)的為有效區(qū)域，左側(cè)的為黑色無(wú)效區(qū)域。無(wú)論是圖3(a)或圖3(b)，均是省略示出了擴(kuò)充后的黑色區(qū)域，因此圖3中的圖像大小比融合后圖像的尺寸并不相等，但是因?yàn)楸景l(fā)明提供的圖像融合方法基于有效區(qū)域內(nèi)最佳縫合線的搜索，省略搜索上述省略示出的黑色區(qū)域?qū)θ诤辖Y(jié)果沒(méi)有影響。其次，建立原始擴(kuò)充圖像的拉普拉斯金字塔圖像序列階層。要想建立原始擴(kuò)充圖像的拉普拉斯金字塔圖像序列階層，首先要建立區(qū)域圖像的高斯金字塔圖像序列階層；高斯金字塔是一個(gè)沿最底層到最頂層的方向上，各序列階層圖像的尺寸逐階層減半的金字塔，設(shè)區(qū)域圖像的高斯金字塔圖像零層(底層)為G0，則第l層圖像Gl為：Gl=Σm=-22Σn=-22ω(m,n)G1-1(2i+m,2j+m)]]>其中N為高斯金字塔頂層的層號(hào)，Gl為第l層圖像的列數(shù)，Rl為第l層的行數(shù)，0＜l≤N,0＜i≤Gl,0＜j≤Rj,ω(m,n)＝h(m)*h(n)為5×5的窗口函數(shù)，h為服從高斯密度分布函數(shù)。在構(gòu)造出高斯金字塔圖像后，對(duì)其進(jìn)行插值膨脹，使得各個(gè)序列階層的尺寸膨脹為與低一階層等尺寸的膨脹金字塔。即使第l層圖像膨脹后的尺寸與第l-1層圖像Gl-1尺寸相同，其運(yùn)算如下：G1-1′(x,y)=4Σm=-22Σn=-22ω(m,n)sl((i+m/2),(j+n/2))]]>當(dāng)(i+m)/2和(j+n)/2不為整數(shù)時(shí)，然后用該膨脹金字塔上，各序列階層圖像與高一階層做差，得到一系列差值圖像，這些差值圖像構(gòu)成與高斯金字塔對(duì)應(yīng)的拉普拉斯金字塔。這里所說(shuō)的做差，是指在膨脹金字塔各個(gè)階層的相同坐標(biāo)位置的像素點(diǎn)(x,y)的像素值的差值。其運(yùn)算如下：GN*=GNG1*=Gl-Gl+1′]]>由G0*、G1*……Gl*構(gòu)成的金字塔即為拉普拉斯金字塔。按照上述方式，建立待融合圖像的拉普拉斯金字塔序列階層，再計(jì)算每個(gè)序列階層上像素點(diǎn)的像素值,其中，L＝GRl(i，j)L(f1(x,y))+(1-GRl(i，j))L(f2(x,y))L表示待融合圖像的拉普拉斯圖像金字塔的第l階圖像上像素點(diǎn)(x，y)處像素值,L(f1(x,y))表示F1的拉普拉斯圖像金字塔的第l階圖像上像素點(diǎn)(x，y)處的像素值，L(f2(x,y))表示F2的拉普拉斯圖像金字塔的第l階圖像上像素點(diǎn)(x，y)處的像素值；GRl表示區(qū)域圖像的高斯金字塔的第l階圖像上像素點(diǎn)(x，y)處的像素值。按照上述計(jì)算公式，得到待融合圖像每個(gè)序列階層上每個(gè)像素點(diǎn)的像素值后，對(duì)所述待融合圖像的拉普拉斯金字塔圖像，從最高階層開(kāi)始向下擴(kuò)展，將高階層的擴(kuò)展圖像和與所述高階層相鄰的下一階層的原始圖像相加，得到所述下一階層的擴(kuò)展圖像，用所述下一階層的擴(kuò)展圖像替換所述下一階層的原始圖像，直至得到最低階層的擴(kuò)展圖像；依次將各階層的擴(kuò)展圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)(x，y)處的像素值累加，得到的累加像素值作為所述待融合圖像各個(gè)像素點(diǎn)的融合像素值，從而得到所述待融合圖像的融合結(jié)果。至此，得到的融合結(jié)果，是根據(jù)上述步驟S02中的最佳的縫合線位置得到的融合結(jié)果，請(qǐng)參考圖4，該圖示出了本發(fā)明提供的圖像融合方法的融合結(jié)果，在圖4中可以看到最佳縫合線的擴(kuò)展方向。請(qǐng)對(duì)比圖5，圖5為現(xiàn)有圖像融合方法的融合結(jié)果。通過(guò)，對(duì)比圖4和圖5，能夠看出，圖4按照上述步驟S03中確立的最佳縫合線的位置，避免在融合結(jié)果中出現(xiàn)如圖中的黑色無(wú)效區(qū)域，而且圖4中的接縫比圖5中更加平滑、過(guò)渡更加自然。在拼接部分并沒(méi)有發(fā)生模糊或疊影的情況，所以，本發(fā)明提供的圖像融合方法很好的解決了現(xiàn)有融合技術(shù)中的缺陷，整體提高了圖像融合效果。通過(guò)以上的方法實(shí)施例的描述，所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本發(fā)明可借助軟件加必需的通用硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過(guò)硬件，但很多情況下前者是更佳的實(shí)施方式?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：只讀存儲(chǔ)器(ROM)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)、磁碟或者光盤(pán)等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。以上所述僅是本發(fā)明的具體實(shí)施方式，使本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠理解或?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是顯而易見(jiàn)的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開(kāi)的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3