[发明专利]一种空间域下的多聚焦图像融合的方法

说明书

本发明公开了一种空间域下的多聚焦图像融合的方法，该方法首先为每张图像利用一组不同尺度的高斯核建立一个尺度空间结构，并对该结构中每一组每一层的图像依次利用相同的Laplacian算子及Gaussian算子进行锐化平滑以得到增强后的尺度空间，再将该空间结构中各个尺度下对应的每个位置上的最大响应值输出结果作为该图像的显著性图像。然后比较所有图像对应的显著性图像,按照最大响应的方式生成每张图像对应的初始掩模，同时为了获取图像的空间信息以使得融合后的图像具有空间一致性，利用导向滤波的方式对每张掩模进行滤波处理，由此得到最终的掩模。最后，将原始的多聚焦图像与对应的掩模相结合得到融合后的图像。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种空间域下的多聚焦图像融合的方法。

背景技术

因为相机镜头的景深有限，通常情况下当聚焦在某一个位置时，只有该焦点前后一定距离范围内的物体是清晰的，而其他范围内的物体将会出现模糊，由此而形成局部清晰但全局模糊的图像。为了得到一张全局清晰的图像以便后续进行相关的图像处理操作，常用的方式是通过拍摄多张聚焦于不同区域的局部清晰图像，即多聚焦图像，然后采用图像融合的方法将这些局部清晰的图像融合成一张全局清晰的图像。现有的图像融合方法有像素级融合，特征级融合以及决策级融合，像素级融合主要包括两种基本的融合方式。

第一种方式是变换域融合方法，该方法的原则是首先利用一些变换方法如金字塔变换，离散小波变换等对图像进行分解，然后采用一些融合规则对分解后的图像计算相关的融合系数，最后再反向重构出融合后的图像。这种方式是一种传统的图像融合方式，基于多分辨率的方式使得融合后的图像能保持较多的细节，但因为处理时需要进行多次分解，所以计算量较大。第二种方式是空间域融合方法，通常是在图像原有信息域中生成其对应的显著性图像，然后利用一些融合规则，如对应像素值取最大，最小或平均等产生各自的掩模图像，最后将掩模与原始图像相结合以实现图像的融合操作，这种方式操作方便直接，但要产生较好的融合效果图则对掩模的准确性有较高的要求。

基于上述的方式，现有的一些图像融合方法能实现将多聚焦图像融合成一张图像，但融合后的图像效果则并不能确保其总能满足视觉要求，即应用于不同的场景，一些融合算法的结果图并不能完全保证全局清晰，会出现一定程度上的模糊，以及图像中目标信息的完整性丢失，使得一个本该作为整体存在的目标被不相邻像素分隔。这些问题的存在将会直接影响对融合后的图像进行后续操作的可实施性，如图像分割、图像识别、目标检测等。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种空间域下的多聚焦图像融合的方法，首先基于增强的尺度空间产生图像对应的显著性图像，以此将目标的完整性问题转换为尺度缩放后的最大响应值问题，然后根据显著性图像产生其掩模并对掩模进行导向滤波以获取其空间信息，使融合后的图像具有空间一致性，最后将掩模与原始图像相结合以得到融合后的图像。由此可以得到一张全局清晰且保持了图像中目标信息完整性的图像。

一种空间域下的多聚焦图像融合的方法，包括以下步骤：

步骤1：获取N张同场景的多聚焦图像{Iⁱ(x,y)}，并获取每张多聚焦图像对应的灰度图Pⁱ(x,y)，其中，i＝{1,2,…,N}；

对每张图像Iⁱ(x,y)判断其是否为单通道灰度图，若是，则灰度图Pⁱ(x,y)＝Iⁱ(x,y)，否则将其转换后得到对应的灰度图Pⁱ(x,y)；

图像有一个属性为通道数，通常，三通道的为彩色图，单通道的为灰度图，通过判断通道数的值是否为1来判断其是否为单通道的灰度图。

步骤2：在各尺度下对每张灰度图Pⁱ(x,y)构建对应的尺度空间Sⁱ，每个尺度空间包含T个图像组W_j，每个图像组包含s层图像；