[发明专利]一种多焦距照片融合方法、系统及拍照装置

说明书

技术领域

本发明属于图像合成技术领域，具体涉及一种多焦距照片融合方法和系统，以及包含该多焦距照片融合系统的拍照装置。

背景技术

在利用光学成像系统拍摄照片时，由于画面内同时包含多个不同目标，每个目标与镜头的距离通常不等，所以其成像清晰度往往也不一样。通过变焦，对同一场景中的不同目标聚焦，可拍得一组清晰区域不同的照片，称之为多焦距照片。显然，同一目标在不同多焦距照片中的清晰度也不一样。从每幅照片中抽取出清晰区域，经过融合处理，便可得到一幅新的、所有目标都聚焦清晰的照片。

通常借助边缘强度、梯度能量等特征来度量区域的对比度，利用人眼对局部对比度变化敏感这一特性，选取对比度较高的区域为聚焦清晰区域，构成融合新照片。但图像融合处理利用存在缺陷，尤其是：由于模糊图像伪边缘区域的对比度通常也较高，所以发生误判并且融合的边缘存在“振纹”。

目标的成像清晰度受光学成像系统冲激响应的影响，通常称该影响为点扩散效应。目标离焦越小，目标图像越清晰；反之，目标图像越模糊。可以借助方差为σ的高斯函数G(x，y)来衡量目标图像的清晰与模糊。由于不同目标的离焦量通常不等，所以同一幅多焦距图像中不同区域对应的σ一般也不相等。但对于一个较小的图像区域，可以认为其内部各点所对应的σ为一定值。

对图像进行高斯模糊时，所用高斯模板的方差越大，则模糊后图像与原图像间的视觉差异也越大。本发明基于点扩散效应原理，结合焦点框大小与离焦量进行矫正，生成多焦距均清晰的照片。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种融合效果好的多焦距照片融合方法及系统，以及包含所述多焦距照片融合系统的拍照装置。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种多焦距照片融合方法，包括以下步骤：

(1)从一组多焦距照片中选出一幅复制为目标照片；

(2)比较该组多焦距照片中的其他照片与目标照片相同位置像素点的清晰度；

(3)用清晰度最高的像素点替换目标照片中相同位置的像素点。

如上所述的多焦距照片融合方法，步骤(1)中，将焦点框大小系数与中心偏离系数的乘积最小的照片复制为目标照片。

如上所述的多焦距照片融合方法，步骤(2)中，像素点的清晰度的计算方法如下：

(a)将所述多焦距照片中每一幅照片均切分成M×M′大小的图像区域；

(b)对所有照片中的图像区域进行方差为σ的高斯模糊，形成高斯模糊图像区域；

(c)采用如下公式计算图像区域中每个像素点的清晰度：

Q_i＝s×p×∑[(x₁-x′₁)²+(x₂-x′₂)²+…+(x_n-x′_n)²]

其中，Q_i表示像素点i的清晰度，s表示焦点框大小系数，p表示中心偏离系数，x₁，x₂，…，x_n分别表示图像区域中像素点i的N×N邻域内像素点的灰度值，x′₁，x′₂，…，x′_n分别表示与所述图像区域对应的高斯模糊图像区域中与x₁，x₂，…，x_n对应的像素点的灰度值。所述N＝3、5、7或9。

如上所述的多焦距照片融合方法，步骤(a)中所述M×T＝L，M′×T＝W；其中，T为大于1的整数，L为照片长度，W为照片宽度。

如上所述的多焦距照片融合方法，步骤(c)中，如果图像区域中所有像素点的清晰度之和∑Q_i小于阀值，则方差σ步进递增，对该图像区域重复步骤(b)～步骤(c)，直到该图像区域中所有像素点的清晰度之和∑Q_i不小于阀值。

如上所述的多焦距照片融合方法，其中，焦点框大小系数s＝g×S_k/S_p；其中，g表示矫正系数，S_k表示焦点框面积，S_p表示照片面积。所述焦点框大小为照片中人脸区域的最小外接矩形。

如上所述的多焦距照片融合方法，其中，中心偏离系数p＝焦点框中心点与照片中心点的距离/照片外接圆的半径。