一种融合图像处理模型的训练方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种融合图像处理模型的训练方法及系统，涉及图像融合技术领域。该方法包括：获取所有低频图像的第一像素灰度值，并对所有第一像素灰度值进行加权求和，得到第一融合图像。提取每个高频图像的图像特征，基于图像特征确定对应的图像特征点。根据图像特征点对所有高频图像进行匹配得到匹配结果，根据匹配结果得到第二融合图像。建立融合图像处理初始模型。将高频图像和低频图像作为输入参数，将第一融合图像和第二融合图像作为输出参数训练融合图像处理初始模型，得到训练好的融合图像处理模型。从而不仅有效避免图像延时，且可以根据低频图像和高频图像的实际图像情况分别对低频图像和高频图像进行融合，以得到较好的图像融合效果。较好的图像融合效果。较好的图像融合效果。

【技术实现步骤摘要】
一种融合图像处理模型的训练方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像融合
，具体而言，涉及一种融合图像处理模型的训练方法及系统。

技术介绍

[0002]随着时代的不断发展，科技的不断进步，人们的生活水平也在不断提高，人们越来越追求生活上的满足，外出游玩观看表演已经成为人们娱乐活动之一。由于观看场地有限，通常会将表演者的表演实时投射到大屏幕上，以便于在场观众都能看到表演。
[0003]然而，由于人们对各种高科技产品的应用要求逐步升高，对于大画面，多色彩，高亮度，高分辨率的投影显示效果的需求也越来越强烈。简单的摄像投影方式虽然能将表演投射到大荧幕，但是其不仅存在有图像延时，而且无法根据实际图像情况对图像进行融合，得不到好的图像展现，导致图像融合效果极差且图像往往不清楚，根本满足不了人们的需求，正在被市场所逐步淘汰。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种融合图像处理模型的训练方法及系统，用以改善现有技术中虽然能将表演投射到大荧幕，但是其不仅存在有图像延时，而且无法根据实际图像情况对图像进行融合，得不到好本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合图像处理模型的训练方法，其特征在于，包括如下步骤：从多个预设角度预先采集目标场景的图像信息，所述图像信息包括图像采集时间和图像数据；对所述图像采集时间相同的所有图像数据进行预处理后，利用正变换对预处理后的各所述图像数据进行多尺度分解，以得到多频域子图像，所述多频域子图像包括低频图像和高频图像；获取所有所述低频图像的第一像素灰度值，并对所有所述第一像素灰度值进行加权求和，以融合所有所述低频图像，得到第一融合图像；提取每个所述高频图像的图像特征，并基于所述图像特征确定对应的图像特征点；根据所述图像特征点对所有所述高频图像进行匹配得到匹配结果，并根据所述匹配结果对所有所述高频图像进行融合，以得到第二融合图像；建立融合图像处理初始模型；将所述高频图像和所述低频图像作为输入参数，将所述第一融合图像和所述第二融合图像作为输出参数训练所述融合图像处理初始模型，以得到训练好的融合图像处理模型。2.根据权利要求1所述的融合图像处理模型的训练方法，其特征在于，所述从多个预设角度预先采集目标场景的图像信息的步骤之前，还包括：获取目标场景的空间信息；获取图像传感器的拍摄范围参数；根据所述空间信息和所述拍摄范围参数确定图像采集点，并在所述图像采集点配置所述图像传感器。3.根据权利要求2所述的融合图像处理模型的训练方法，其特征在于，所述从多个预设角度预先采集目标场景的图像信息的步骤包括：通过所述图像传感器预先采集目标场景的图像信息。4.根据权利要求2所述的融合图像处理模型的训练方法，其特征在于，将所述高频图像和所述低频图像作为输入参数，将所述第一融合图像和所述第二融合图像作为输出参数训练所述融合图像处理初始模型，以得到训练好的融合图像处理模型的步骤之后，还包括：通过所述图像传感器采集目标场景的实时图像信息，所述实时图像信息包括实际采集时间和实际图像数据；对所述实际采集时间相同的所有实际图像数据进行预处理后，利用正变换对预处理后的各所述实际图像数据进行多尺度分解，以得到多频域分图像，所述多频域分图像包括低频分图像和高频分图像；将所述低频分图像和所述高频分图像输入至所述融合图像处理模型中，得到第三融合图像和第四融合图像；根据所述第三融合图像和所述第四融合图像得到最终融合结果；将所述最终融合结果投射至大屏...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄茂芹，
申请(专利权)人：广东赛昉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：