【技术实现步骤摘要】
一种基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法
本专利技术属于数字图像处理
，特别是涉及一种基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法。
技术介绍
多聚焦图像融合是一种利用两张或多张相同场景但焦距不同的图像进行多区域聚焦合成图像的技术，不同焦距图像的融合对视觉增强具有重要作用，可以作为边缘检测、特征提取等各种处理模块的预处理步骤。多聚焦图像融合技术大致分为两类：基于变换域的方法和基于空间域的方法。基于空间域的多聚焦图像融合首先将彩色源图像转为灰度图像，其次对灰度图像焦点检测，最后根据融合策略将多张源图像融合。其中的焦点检测是图像清晰度的测量，传统的焦点检测算法如图像梯度能量和算法、拉普拉斯能量和算法、改进拉普拉斯能量和算法与小波法等均在固定的范围内计算，范围的大小很大程度影响着焦点检测的效率，不合适的检测范围将导致不良的融合效果，因此需根据不同情况选择合适的检测范围。传统的改进拉普拉斯算子能量和算法仅计算水平和垂直方向上的改进拉普拉斯算子值，解决了当横向梯度和纵向梯度符号相反时互相抵消的问题...
【技术保护点】
1.一种基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：将彩色源图像A和B均转换为灰度图像；/n步骤2：根据步骤1中获得的灰度图像，选择检测范围；/n步骤3：获取平坦区域；/n步骤4：在平坦区域内包含边缘区域的检测进行焦点检测，获得焦点图像；/n步骤5：由焦点图像得到三级比较图C
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将彩色源图像A和B均转换为灰度图像；
步骤2：根据步骤1中获得的灰度图像，选择检测范围；
步骤3：获取平坦区域；
步骤4：在平坦区域内包含边缘区域的检测进行焦点检测，获得焦点图像；
步骤5：由焦点图像得到三级比较图C3；
步骤6：由三级比较图C3获得两级比较图C2；
步骤7：消除两级比较图C2中的孤立噪声；
步骤8：结合两级比较图C2，将彩色源图像A和B融合。
2.根据权利要求1所述的基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，其特征在于：步骤1中，采用公式(1)将彩色源图像A和B均转换为灰度图像；
其中，I表示灰度图像中像素的亮度值，位于[0,255]区间，R、G、B分别表示彩色源图像中红、绿、蓝三基色通道的强度分量，α、β和表示权重系数。
3.根据权利要求1所述的基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，其特征在于：步骤2中，在灰度图像中，选取X·Y区域进行灰度值方差估计，X、Y均为奇数，若灰度值方差σ不跟随X·Y区域内M·N检测范围的改变而变化或随M·N检测范围的改变而轻微变化，则表示X·Y区域为平坦区域，否则表示X·Y区域为边缘区域；
像素灰度值方差σ为：
其中，M·N表示检测范围，I(i,j)表示点(i,j)的灰度值，表示检测范围内像素的平均灰度值。
4.根据权利要求3所述的基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，其特征在于：步骤3中，若X·Y区域为平坦区域，则选择X·Y区域为焦点检测区域；若X·Y区域为边缘区域，则适当缩小X·Y区域后，重新进行步骤2灰度值方差估计，直到X·Y区域缩小为平坦区域后，选择其为焦点检测区域。
5.根据权利要求4所述的基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，其特征在于：步骤4中，在X·Y区域内进行焦点检测，选择像素间距step＝1，采用加权新改进拉普拉斯算法WIML计算水平方向、垂直方向、主对角线区域和次对角线区域的改进拉普拉斯算子；
加权新改进拉普拉斯WIML定义为：
技术研发人员：张子蓬，庆毅辉，邹煜，刘逸凡，王淑青，马烨，周博文，王晨曦，兰天泽，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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