[发明专利]一种融合区域优选的高质量图像融合方法及系统

权利要求书

1.一种融合区域优选的高质量图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待融合图像和目标图像；

将目标图像进行多尺度图像加强处理，生成预处理图像；

利用HED边缘检测方法对预处理图像进行边缘检测，生成多个闭合区域；

将各个闭合区域进行区域熵值计算，生成多个闭合区域熵值；

对多个闭合区域熵值进行筛选，得到最低闭合区域熵值；

将待融合图像融合到最低闭合区域熵值对应的闭合区域，生成最终融合图像。

2.根据权利要求1所述的融合区域优选的高质量图像融合方法，其特征在于，所述将目标图像进行多尺度图像加强处理，生成预处理图像的步骤包括以下步骤：

将目标图像进行多个不同尺度的高斯模糊处理，生成多个模糊图像；

将各个模糊图像分别与目标图像进行做减法运算，生成多个细节信息；

将多个细节信息分别加权到目标图像中，生成预处理图像。

3.根据权利要求1所述的融合区域优选的高质量图像融合方法，其特征在于，所述将各个闭合区域进行区域熵值计算，生成多个闭合区域熵值的步骤包括以下步骤：

采用灰度算法计算各个闭合区域中每个像素点的灰度值；

计算各个像素灰度值在对应的闭合区域中的概率；

根据各个像素灰度值在对应的闭合区域中的概率利用图像熵计算公式进行计算，生成多个闭合区域熵值。

4.根据权利要求3所述的融合区域优选的高质量图像融合方法，其特征在于，所述图像熵计算公式为：

其中，p_i为各个像素灰度值在对应的闭合区域中的概率；H为闭合区域熵值。

5.根据权利要求1所述的融合区域优选的高质量图像融合方法，其特征在于，所述对多个闭合区域熵值进行筛选，得到最低闭合区域熵值的步骤包括以下步骤：

将各个闭合区域熵值按照熵值大小进行排序，得到闭合区域熵值列表；

在闭合区域熵值列表中提取出熵值最小的闭合区域熵值作为最低闭合区域熵值。

6.一种融合区域优选的高质量图像融合系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待融合图像和目标图像；

预处理模块，用于将目标图像进行多尺度图像加强处理，生成预处理图像；

边缘检测模块，用于利用HED边缘检测方法对预处理图像进行边缘检测，生成多个闭合区域；

熵值计算模块，用于将各个闭合区域进行区域熵值计算，生成多个闭合区域熵值；

筛选模块，用于对多个闭合区域熵值进行筛选，得到最低闭合区域熵值；

图像融合模块，用于将待融合图像融合到最低闭合区域熵值对应的闭合区域，生成最终融合图像。

7.根据权利要求6所述的融合区域优选的高质量图像融合系统，其特征在于，所述预处理模块包括：

模糊处理单元，用于将目标图像进行多个不同尺度的高斯模糊处理，生成多个模糊图像；

细节生成单元，用于将各个模糊图像分别与目标图像进行做减法运算，生成多个细节信息；

图像加强单元，用于将多个细节信息分别加权到目标图像中，生成预处理图像。

8.根据权利要求6所述的融合区域优选的高质量图像融合系统，其特征在于，所述熵值计算模块包括：

灰度值计算单元，用于采用灰度算法计算各个闭合区域中每个像素点的灰度值；

灰度值概率计算单元，用于计算各个像素灰度值在对应的闭合区域中的概率；

图像熵计算单元，用于根据各个像素灰度值在对应的闭合区域中的概率利用图像熵计算公式进行计算，生成多个闭合区域熵值。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储一个或多个程序；

处理器；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。