一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法和系统，能明显提高融合图像对比度。主要步骤为对配准后的源图像A，B，分别计算两幅图的灰度平均值，之后根据A、B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离平均值的远近来决定融合图像的灰度值，最后输出融合后的图像。本发明专利技术与传统的图像融合方法相比在提高清晰度方面和提高融合图像的对比度方面有很好的效果，在运行时间上和传统的图像融合方法是同一个量级，也是一种快速融合算法。

A multi focus image fusion method and system based on gray mean reference

The invention discloses a multi-focus image fusion method and system based on gray mean reference, which can obviously improve the contrast of the fused image. The main step is to calculate the average gray value of the two images respectively for the registered source images A and B, and then determine the gray value of the fused image according to the distance between the average gray value of each pixel on the two source images A and B, and finally output the fused image. Compared with the traditional image fusion method, the invention has a good effect in improving the definition and the contrast of the fused image, and is the same order of magnitude as the traditional image fusion method in the running time, and is also a fast fusion algorithm.

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法和系统
本专利技术属于数字图像处理的应用领域，具体涉及一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法和系统。
技术介绍
图像清晰度是描述图像细节表现能力的物理量，为了更加全面、真实地反映外界场景的信息，人们总是希望获得场景中所有目标都清晰的图像。而可见光成像系统在对外界场景进行成像时，对于处于焦平面位置、聚焦良好的物体，可以在成像系统的像平面上呈现出清晰的图像。但由于成像系统的聚焦范围有限，而场景中的不同目标至成像系统的距离则各有差异，故难以使得场景中所有目标区域均保持清晰成像，在焦平面前后一定距离外的目标会呈现出不同程度的模糊形态。对于机器视觉、目标分类、模式识别等应用领域，模糊图像会不同程度地造成识别率降低、分类不准确，严重情况下甚至会造成最终的决策错误。由于聚焦点的不同，各多聚焦图像具有不同的清晰区域和模糊区域，通过提取不同源图像中的清晰目标信息加以融合，便可以得到该场景内所有物体均清晰的融合图像。目前应用得最多的图像融合方法是基于空间域的简单多传感器图像融合算法。它的基本原理是直接对各源图像中的各对应像素分别进行选择(选大或选小)、平均或加权平均等简单处理后,融合成一幅新的图像，此类方法简单高效，适应对速率要求高的流媒体视频处理。简单的像素级图像融合方法主要有:像素加权平均融合、像素灰度值选小、像素灰度值选大。本专利技术在此提出一种能明显提高融合图像对比度的空间域图像融合算法：基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述技术问题，提出了一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法，能明显提高融合图像对比度。本专利技术所采用的技术方案是：一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法，该方法对配准后的源图像A，B进行融合，源图像A，B均为灰度图像，且A,B∈RM×N，RM×N是大小为M×N的空间，该融合方法包括如下步骤：步骤1，输入两幅源图像A，B，大小都为M×N像素；步骤2，计算A，B两幅源图像的灰度均值，设μ(A)为源图像A的灰度均值，μ(B)为源图像B的灰度均值；步骤3，根据提出的融合规则完成图像融合，即根据A、B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离源图像灰度平均值的大小来完成图像融合，具体实现如下；步骤3.1，记f(i,j)为图像i行j列处的灰度值且i∈[0,M),j∈[0,N)灰度值，令i＝0，j＝0即从图像的左上角开始遍历，读取A(i,j)和B(i,j)；步骤3.2，根据融合规则确定融合后图像F(i,j)点处取灰度值，具体公式如下，式中，F(i,j)为融合图像i行j列的像素值，A(i,j)为图像A中i行j列的灰度值，B(i,j)为图像中i行j列列的灰度值，μ(A)为图像A的灰度均值，μ(B)为图像B的灰度均值；上式表示融合图像F在(i,j)处的取值为源图像A和B中离灰度均值距离更大的像素值；步骤3.3，判断是否遍历源图像A、B的所有像素点，若否，则重复步骤3.2，若是，则继续执行步骤4；步骤4，输出融合后的图像F。进一步的，所述的步骤2中计算图像A、B两幅源图像的灰度均值μ(A)和μ(B)，采用的公式如下，上式中，f(i,j)表示像素点在(i,j)处的灰度值，M、N是源图像A、B的宽和高。本专利技术还提供一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合系统，包括如下模块：输入模块，用于输入两幅源图像A，B，大小都为M×N像素，源图像A，B均为灰度图像；灰度均值计算模块，用于计算A，B两幅源图像的灰度均值，设μ(A)为源图像A的灰度均值，μ(B)为源图像B的灰度均值；图像融合模块，用于根据A、B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离源图像灰度平均值的大小来完成图像融合，具体包括如下单元；遍历单元，记f(i,j)为图像i行j列处的灰度值且i∈[0,M),j∈[0,N)灰度值，令i＝0，j＝0即从图像的左上角开始遍历，读取A(i,j)和B(i,j)；融合单元，根据融合规则确定融合后图像F(i,j)点处取灰度值，具体公式如下，式中，F(i,j)为融合图像i行j列的像素值，A(i,j)为图像A中i行j列的灰度值，B(i,j)为图像中i行j列列的灰度值，μ(A)为图像A的灰度均值，μ(B)为图像B的灰度均值；上式表示融合图像F在(i,j)处的取值为源图像A和B中离灰度均值距离更大的像素值；判断单元，用于判断是否遍历源图像A、B的所有像素点；输出模块，用于输出融合后的图像F。进一步的，所述的灰度均值计算模块中，计算图像A、B两幅源图像的灰度均值μ(A)和μ(B)，采用的公式如下，上式中，f(i,j)表示像素点在(i,j)处的灰度值，M、N是源图像A、B的宽和高。本专利技术的有益效果是：提出一种快速的多聚焦图像融合新方法，即根据两幅源图像上每一点像素的灰度值距离源图像灰度平均值的大小来完成图像融合，能够对图像进行快速高效的融合，能明显提高融合图像的清晰度和对比度。附图说明图1：本专利技术实施例的流程图；图2：为实施例待融合的源图像，(a)与(b)为实施例1待融合的源图像ManByTheWindow；(c)与(d)为实施例2待融合的源图像CameraAndClock；(e)与(f)为实施例3待融合的源图像PlayMobile；图3：为实施例1的融合结果图，分别为(a)加权平均融合结果图(b)像素值取大融合结果图(c)像素值取小融合结果图(d)提出的基于灰度均值参照的多聚焦图像融合法；图4：为实施例2的融合结果图，分别为(a)加权平均融合结果图(b)像素值取大融合结果图(c)像素值取小融合结果图(d)提出的基于灰度均值参照的多聚焦图像融合法；图5：为实施例3的融合结果图，分别为(a)加权平均融合结果图(b)像素值取大融合结果图(c)像素值取小融合结果图(d)提出的基于灰度均值参照的多聚焦图像融合法。具体实施方式为了便于本领域普通技术人员理解和实施本专利技术，下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术通过利用一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法，该方法可用于数字图像处理相关领域中。请见图1，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法，包括以下步骤：步骤1：输入两幅源图像A，B，大小都为M×N像素，用f(i,j)表示图像在第i行j列处的灰度值，且i∈[0,M),j∈[0,N)。步骤2：计算A、B两幅源图像的灰度均值，其中μ(A)为源图像A的灰度均值，μ(B)为源图像B的灰度均值。计算图像A、B两幅源图像的灰度均值μ(A)和μ(B)，采用的公式如下：上式中，f(i,j)表示像素点在(i,j)处的灰度值，M、N是源图像A、B的宽和高。步骤3：根据提出的融合规则完成图像融合，即根据A、B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离源图像灰度平均值的大小来完成图像融合。具体步骤如下：步骤3.1:记(i,j)为图像i行j列处的灰度值且i∈[0,M),j∈[0,N)灰度值。令i＝0，j＝0即从图像的左上角开始遍历，读取A(i,j)和B(i,j)步骤3.2:根据融合规则确定融合后图像F(i,j)点处取灰度值，具体公式如下：式中，F(i,j)为融合图像i行j列的像素值，A(i,j)为图像A中i行j列的灰度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法，该方法对配准后的源图像A，B进行融合，源图像A，B均为灰度图像，且A,B∈RM×N，RM×N是大小为M×N的空间，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入两幅源图像A，B，大小都为M×N像素；步骤2，计算A，B两幅源图像的灰度均值，设μ(A)为源图像A的灰度均值，μ(B)为源图像B的灰度均值；步骤3，根据提出的融合规则完成图像融合，即根据A、B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离源图像灰度平均值的大小来完成图像融合，具体实现如下；步骤3.1，记f(i,j)为图像i行j列处的灰度值且i∈[0,M),j∈[0,N)灰度值，令i＝0，j＝0即从图像的左上角开始遍历，读取A(i,j)和B(i,j)；步骤3.2，根据融合规则确定融合后图像F(i,j)点处取灰度值，具体公式如下，

【技术特征摘要】
1.一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法，该方法对配准后的源图像A，B进行融合，源图像A，B均为灰度图像，且A,B∈RM×N，RM×N是大小为M×N的空间，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入两幅源图像A，B，大小都为M×N像素；步骤2，计算A，B两幅源图像的灰度均值，设μ(A)为源图像A的灰度均值，μ(B)为源图像B的灰度均值；步骤3，根据提出的融合规则完成图像融合，即根据A、B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离源图像灰度平均值的大小来完成图像融合，具体实现如下；步骤3.1，记f(i,j)为图像i行j列处的灰度值且i∈[0,M),j∈[0,N)灰度值，令i＝0，j＝0即从图像的左上角开始遍历，读取A(i,j)和B(i,j)；步骤3.2，根据融合规则确定融合后图像F(i,j)点处取灰度值，具体公式如下，式中，F(i,j)为融合图像i行j列的像素值，A(i,j)为图像A中i行j列的灰度值，B(i,j)为图像中i行j列列的灰度值，μ(A)为图像A的灰度均值，μ(B)为图像B的灰度均值；上式表示融合图像F在(i,j)处的取值为源图像A和B中离灰度均值距离更大的像素值；步骤3.3，判断是否遍历源图像A、B的所有像素点，若否，则重复步骤3.2，若是，则继续执行步骤4；步骤4，输出融合后的图像F。2.根据权利要求1所述的一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法，其特征在于：所述的步骤2中计算图像A、B两幅源图像的灰度均值μ(A)和μ(B)，采用的公式如下，上式中，f(i,j)表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶志伟，张旭，徐炜，王春枝，苏军，杨娟，郑逍，金灿，孙爽，陈凤，孙一恒，吴盼，刘伟，严灵毓，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42