基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法技术

本发明专利技术公开了一种基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法；方法包括：将同一场景焦点不同的两幅或者多幅图像进行处理，得到一幅信息更加丰富的合成图像；利用代数多重网格方法对源图像进行重建，得到重建图像，通过分水岭图像分割算法，将均值图像分割成为不同的区域；并根据所分割的图像区域，计算该区域源图像与重建图像的均方误差，判断其清晰程度，生成区域清晰度决策图；根据区域清晰度决策图，得到图片清晰与模糊边界，根据这个边界对图像进行融合；相对于多分辨率的图像融合方法，该方法融合图像的每个目标区域都从源图像中清晰区域直接选取，避免了由于图像变化引起的图像清晰度的丢失。

Image fusion method based on algebraic multigrid and watershed segmentation

The invention discloses an image fusion method based on algebraic multigrid and watershed segmentation. The method includes two or more images, which are different from the focus of the same scene, and get a more rich synthetic image. The reconstruction of the source image by the algebraic multigrid method is used to obtain the reconstructed image. Through dividing the watershed image segmentation algorithm, the mean image is divided into different regions, and the mean square error of the source image and the reconstructed image is calculated according to the segmented image region, and the clarity of the image is judged, the regional definition decision map is generated, and the clear and fuzzy edges of the picture are obtained according to the regional definition decision map. The image is fused according to the boundary. Compared with the multi-resolution image fusion method, each target area of the fusion image is selected directly from the clear region in the source image, avoiding the loss of the image clarity due to the change of image.

【技术实现步骤摘要】
基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法
本专利技术涉及图像融合领域，具体为一种基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法。
技术介绍
目前的基于代数多重网格的图像融合方法，如使用代数多重网格进行多聚焦融合方法(电子科技大学学报，2015，黄颖，解梅，李伟生，高靖淞)，该方法的主要步骤是1)利用AMG方法对源图像进行重建；2)将重建图像块分成4块，计算每块重建后的结果与对应原始块之间的MSE，如果与两个源图像之间的差大于某个阈值，则直接选择对应的图片进入融合结果；3)如果两个源图像之间的差小于某个阈值，则根据分块重建情况判定是否包含清晰块和模糊块；4)如果分块中包含清晰和模糊块，则继续分块重建，转至步骤2)；5)直到所有的块之间的梯度的和小于阈值，终止该过程，得到融合结果。该方法虽然采用了自适应分块的方法，但分块仍是有限制的，如一开始只能对图像平均分成四块，不能从根本上解决块效应的问题。
技术实现思路
为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：S1、利用代数多重网格对至少两幅源图像进行重建，分别得到每幅源图像的重建图像；S2、根据所述源图像求取均值图像；S3、利用分水岭图像分割方法对均值图像进行区域分割，得到若干分割区域；S4、对于每个分割区域，分别求取每幅源图像与每幅源图像对应的重建图像均方误差值，比较均方误差值的大小，计算每个分割区域清晰度，对分割区域的源图像来源进行标记，得到分割区域清晰度决策图；S5、根据所述分割区域清晰度决策图所标记的源图像来源，判断源图像清晰与模糊的边界线，根据所述边界线得到融合图片。

【技术特征摘要】
1.基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：S1、利用代数多重网格对至少两幅源图像进行重建，分别得到每幅源图像的重建图像；S2、根据所述源图像求取均值图像；S3、利用分水岭图像分割方法对均值图像进行区域分割，得到若干分割区域；S4、对于每个分割区域，分别求取每幅源图像与每幅源图像对应的重建图像均方误差值，比较均方误差值的大小，计算每个分割区域清晰度，对分割区域的源图像来源进行标记，得到分割区域清晰度决策图；S5、根据所述分割区域清晰度决策图所标记的源图像来源，判断源图像清晰与模糊的边界线，根据所述边界线得到融合图片。2.根据权利要求1所述的基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法，其特征在于，步骤S1中所述重建图像的获得方法具体为：对源图像构建亲和力矩阵M，选取代数多重网格粗化的粗网格，构造所述代数多重网格粗化所需的算子；对所述亲和力矩阵M进行代数多重网格粗化得到N层粗网格Ω0,Ω2,...,ΩN-1；采用V-循环方法对粗网格进行迭代得到精确解，根据所述精确解获得重建图像；其中，ΩN-1表示第N层粗网格。3.根据权利要求2所述的基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法，其特征在于，所述选取代数多重网格粗化的粗网格包括：根据源图像亲和力矩阵得到最细的粗网格Ω0，根据所述最细的粗网格Ω0构造序列ΩN-1,ΩN-2,...,Ω0，所述序列满足条件代数多重网格的较粗的粗网格Ωm+1＝Cm是较细的粗网格Ωm的一个真子集，记Fm＝Ωm-Cm,Cm表示根据Ωm提取的下一层粗网格；m∈{0,1,...,N-1}。4.根据权利要求2所述的基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法，其特征在于，构造所述代数多重网格粗化所需的算子包括：插值算子限制算子粗网格算子Am+1以及光滑算子。5.根据权利要求4所述的基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合方法，其特征在于，所述插值算子包括：其中，表示第i层粗网格的第m个误差；表示第k层粗网格的第m+1...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄颖，谢蓉，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50