一种基于色度坐标的自适应图像融合方法技术

本发明专利技术公开了一种基于色度坐标的自适应图像融合方法，其实现过程是：首先，求前景和背景图像的色度坐标均值；其次，根据前景和背景色度坐标均值，修改前景图像每个像素的R、G、B值；然后，对前景图像边缘利用高斯模糊算法得到加权系数，并与背景图像在前景边缘处进行梯度加权融合。本发明专利技术给出的算法能够根据背景图像，自适应调节前景图像的亮度和色度，在前景和背景色彩、亮度相差较大的情况下，保持合成图像清晰、前景颜色和亮度无失真；利用高斯模糊方法获得前景图像边缘的加权系数，利用梯度加权融合处理，能够保证前景图像边缘合成过度自然；相对泊松融合算法，其具有更低的计算复杂度，能够在一些硬件资源局限的移动终端程序中广泛应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于色度坐标的自适应图像融合方法，属于图像处理

技术介绍
随着计算机图形学的飞速发展，数字图像处理技术得到了极大的提高，使得对不同图像的无缝融合成为我们获得新图像的重要方法。该方法在重复使用现有图像的基础上，极大地提高了获取图像的效率。无缝图像编辑的要求是将一个或多个来自不同的图像的部分无缝融入到另一个背景图像中，得到一幅新的没有明显人工痕迹的图像。如今，图像融合已成为一种十分重要的图像分析与计算机视觉技术。图像融合在自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域有之广泛的应用。图像融合是综合两个或多个源图像的信息，以获取对同一场景的更为精确、全面、可靠的图像描述。图像融合充分利用了多个被融合图像中包含的冗余信息和互补信息，使融合图像更符合人或机器的视觉特性，以利于对图像的进一步分析，目标检测、识别或跟踪。图像融合过程其实并不复杂：首先从源图中取得需要融合的部分，把它放入目标图中，进行计算处理后重新显示在相应的位置。而图像融合的关键在于确定融合区域内每个像素点如何取值，才可以实现像素间的平滑过渡和无缝拼接。图像融合可通过加权平均算本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于色度坐标的自适应图像融合方法，其特征是，包括如下步骤：1)采集前景图像和背景图像；2)分别求取前景图像和背景图像的色度坐标均值，其中前景图像的色度坐标均值表示为背景图像的色度坐标均值表示为3)根据图像前景色度坐标均值和背景图像的色度坐标均值修改前景图像每个像素的RGB值，得到修正后的R1′、G1′、B1′；修改方式如下：其中，R1i、G1i、B1i表示原始前景图像中第i个像素点的RGB值，R1′i、G1′i、B1′i表示修改后的前景图像中第i个像素点的RGB的值，ΔR、ΔG、ΔB分别为依据经验值给定的修正范围；3)对前景图像边缘利用高斯模糊算法得到加权系数αi、βi，其中，αi为前景图...

【技术特征摘要】
1.一种基于色度坐标的自适应图像融合方法，其特征是，包括如下步骤：1)采集前景图像和背景图像；2)分别求取前景图像和背景图像的色度坐标均值，其中前景图像的色度坐标均值表示为背景图像的色度坐标均值表示为3)根据图像前景色度坐标均值和背景图像的色度坐标均值修改前景图像每个像素的RGB值，得到修正后的R1′、G1′、B1′；修改方式如下：其中，R1i、G1i、B1i表示原始前景图像中第i个像素点的RGB值，R1′i、G1′i、B1′i表示修改后的前景图像中第i个像素点的RGB的值，ΔR、ΔG、ΔB分别为依据经验值给定的修正范围；3)对前景图像边缘利用高斯模糊算法得到加权系数αi、βi，其中，αi为前景图像像素的加权系数，βi为背景图像像素的加权系数，且αi+βi＝1，i＝1,2，…，N，N为前景图像的总像素数；4)根据加权系数，将前景图像与前景图像覆盖区域的背景图像，进行加权融合：R3i＝R1′i×αi+R2i×βi，G3i＝G1′i×αi+G2i×βi，B3i＝B1′i×αi+B2i×βi，其中，R2i，G2i，B2i分别为前景图像覆盖区域内背景图像中第i个像素点的RGB值，R3i，G3i，B3i分...

【专利技术属性】
技术研发人员：鹿浩，梁苍，徐娟，顾根瑞，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32