【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种图像融合方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、仿人眼晶体的单像差可调焦透镜技术，其核心目标是模仿人眼晶状体的精密调焦能力，以在摄影中实现更加灵活且高效的变焦效果。此透镜通过动态调整其物理特性，如折射率或几何形状，从而在连续变焦过程中为照相机提供多种焦距下的拍摄能力，确保每张照片都能捕捉到不同焦距下的独特景象。
2、然而，由于该透镜的变焦范围和调焦精度有限，导致在极端拍摄条件下，特别是当拍摄对象距离照相机过近或过远时，拍摄出的图像可能会出现部分区域清晰度不足，甚至部分区域的细节完全丢失的问题，难以满足高精度的拍摄需求。
技术实现思路
1、基于上述问题，本申请提供了一种图像融合方法、装置、设备及介质，能够满足高精度的拍摄需求。
2、本申请实施例公开了如下技术方案：
3、第一方面，本申请公开了一种图像融合方法，所述方法包括：
4、获取第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像的焦点位置不同；
5、对所述第一图像和所述第二图像分别进行小波分解，得到所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数；
6、根据所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数，经过非负矩阵分解生成融合后的低频系数和高频系数；
7、对所述融合后的低频系数和所述融合后的高频系数进行小波逆变换，得到融合后的第三图像。
8、可选地，所述根据所
9、根据所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数，生成第一矩阵；
10、将所述第一矩阵进行非负矩阵分解，得到基矩阵和系数矩阵；
11、通过将所述基矩阵和所述系数矩阵进行融合系数重构，得到融合后的低频系数和融合后的高频系数。
12、可选地，所述通过将所述基矩阵和所述系数矩阵进行融合系数重构，生成融合后的低频系数和融合后的高频系数，包括：
13、根据所述系数矩阵中的低频系数，通过加权平均融合方法，获取第一系数值；
14、根据所述系数矩阵中的高频系数，通过最大值融合方法，获取第二系数值；
15、将所述第一系数值和所述第二系数值分别与所述基矩阵相乘，得到融合后的低频系数和融合后的高频系数。
16、可选地，所述方法还包括融合迭代步骤，所述融合迭代步骤包括：
17、当存在与所述融合后的第三图像的焦点位置不同的第四图像时，对所述第三图像和所述第四图像进行小波分解，得到所述第三图像的低频系数和高频系数，以及所述第四图像的低频系数和高频系数；
18、根据所述第三图像的低频系数和高频系数，以及所述第四图像的低频系数和高频系数，生成二次融合后的低频系数和二次融合后的高频系数；
19、对所述二次融合后的低频系数和二次融合后的高频系数进行小波逆变换，得到融合后的第五图像；
20、重复所述融合迭代步骤，直至不存在与融合后的图像的焦点位置不同的待融合图像。
21、可选地，所述对所述第一图像和所述第二图像分别进行小波分解，得到所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数，包括：
22、对所述第一图像和所述第二图像分别进行二维离散小波变换，得到所述第一图像的低频子带、水平高频子带、垂直高频子带和对角高频子带，以及所述第二图像的低频子带、水平高频子带、垂直高频子带和对角高频子带，所述二维离散小波变换包括在水平方向和垂直方向上进行滤波；
23、从所述第一图像的低频子带和所述第二图像的低频子带中，分别提取所述第一图像的低频系数和所述第二图像的低频系数；
24、从所述第一图像的水平高频子带、垂直高频子带和对角高频子带，以及所述第二图像的水平高频子带、垂直高频子带和对角高频子带中，分别提取所述第一图像的高频系数和所述第二图像的高频系数。
25、可选地，所述获取第一图像和第二图像，包括：
26、获取第一原始图像和第二原始图像，所述第一原始图像和所述第二原始图像的焦点位置不同；
27、通过特征点匹配、仿射变换和投射变换中的至少一种方式，对所述第一原始图像和所述第二原始图像进行配准，得到所述第一图像和所述第二图像，所述第一图像和所述第二图像在空间位置上对齐。
28、可选地，在执行所述对所述融合后的低频系数和所述融合后的高频系数进行小波逆变换，得到融合后的第三图像之后，所述方法还包括：
29、对所述融合后的第三图像进行边缘处理、色彩校正和平滑处理中的至少一种方式，得到处理后的第三图像。
30、第二方面，本申请公开了一种图像融合装置，所述装置包括：图像获取模块、小波分解模块、系数生成模块和图像融合模块；
31、所述图像获取模块，用于获取第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像的焦点位置不同；
32、所述小波分解模块，用于对所述第一图像和所述第二图像分别进行小波分解，得到所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数；
33、所述系数生成模块，用于根据所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数，经过非负矩阵分解生成融合后的低频系数和高频系数；
34、所述图像融合模块，用于对所述融合后的低频系数和所述融合后的高频系数进行小波逆变换，得到融合后的第三图像。
35、可选地，所述系数生成模块包括：第一生成子模块、第二生成子模块和第三生成子模块；
36、所述第一生成子模块，用于根据所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数，生成第一矩阵；
37、所述第二生成子模块，用于将所述第一矩阵进行非负矩阵分解，得到基矩阵和系数矩阵；
38、所述第三生成子模块，用于通过将所述基矩阵和所述系数矩阵进行融合系数重构，得到融合后的低频系数和融合后的高频系数。
39、可选地，所述第三生成子模块包括：获取子模块和融合子模块；
40、所述获取子模块，用于根据所述系数矩阵中的低频系数，通过加权平均融合方法，获取第一系数值；
41、所述获取子模块，还用于根据所述系数矩阵中的高频系数，通过最大值融合方法，获取第二系数值；
42、所述融合子模块，用于将所述第一系数值和所述第二系数值分别与所述基矩阵相乘，得到融合后的低频系数和融合后的高频系数。
43、可选地，所述小波分解模块包括：第一分解子模块、第二分解子模块；
44、所述第一分解子模块，用于对所述第一图像和所述第二图像分别进行二维离散小波变换，得到所述第一图像的低频子带、水平高频子带、垂直高本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数，经过非负矩阵分解生成融合后的低频系数和高频系数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过将所述基矩阵和所述系数矩阵进行融合系数重构，生成融合后的低频系数和融合后的高频系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括融合迭代步骤，所述融合迭代步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像和所述第二图像分别进行小波分解，得到所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一图像和第二图像，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在执行所述对所述融合后的低频系数和所述融合后的高频系数进行小波逆变换，得到融合后的第三图像之后，所述方法还包括：
8.一种图像融合装置，其特
9.一种图像融合设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的各个步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所述第二图像的低频系数和高频系数，经过非负矩阵分解生成融合后的低频系数和高频系数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过将所述基矩阵和所述系数矩阵进行融合系数重构，生成融合后的低频系数和融合后的高频系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括融合迭代步骤，所述融合迭代步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像和所述第二图像分别进行小波分解，得到所述第一图像的低频系数和高频系数，以及所...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔鑫意，李磊，胡深明，王卓实，
申请(专利权)人：辽宁何氏医学院，
类型：发明
国别省市：
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