CN113052763B - 一种融合图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种融合图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质。本发明实施例提供的技术方案中，获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域；通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像，可以便于用户直观监控全景图像。
Description
【技术领域】
本发明涉及图像技术领域，尤其涉及一种融合图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质。
【背景技术】
目前的视频监控设备一般由单摄像头或是少数几个摄像头构成，在监控重点区域时存在监控区域狭小，容易出现监控盲区；一般重点区域需要分散布置大量摄像头，由于这些摄像头是分散布置，不便于系统性监控；而多摄像头拼接的监控设备一般为将多个面向不同方向的摄像头进行拼接，拼接各个摄像头的图像得到的结果为360度的全景图像，该全景图像往往都是弯曲变形的，需要佩戴专用的眼镜设备才能观看，监控起来操作较为复杂，便利性较差。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种融合图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质，可以便于用户直观监控全景图像。
一方面，本发明实施例提供了一种融合图像生成方法，所述方法包括：
获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；
通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域；
通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；
通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像。
可选地，在通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像之后，还包括：
根据选取的参考拼接图像和横向拼接图像，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异；
根据分辨率差异，对横向拼接图像的分辨率进行调节，生成调节后的横向拼接图像。
可选地，通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域，包括：
通过指定提取算法，提取出初始阵列图像的特征点；
将初始阵列图像的特征点输入第一指定算法，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域。
可选地，参考拼接图像包括第一特征点和第二特征点，横向拼接图像包括第三特征点和第四特征点，其中，第三特征点对应于第一特征点，第四特征点对应于第二特征点；
根据选取的参考拼接图像和横向拼接图像，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异，包括：
根据第一特征点和第二特征点，计算出第一特征点与第二特征点之间的第一像素距离；
根据第三特征点和第四特征点，计算第三特征点与第四特征点之间的第二像素距离；
根据第一像素距离和第二像素距离，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异，分辨率差异包括第一像素距离与第二像素距离之间的比值。
可选地，根据分辨率差异，对横向拼接图像的分辨率进行调节，生成调节后的横向拼接图像，包括：
按照分辨率差异，对横向拼接图像的分辨率进行缩放，使得横向拼接图像的分辨率与参考拼接图像的分辨率相同。
可选地，第一指定算法包括特征匹配算法，第二指定算法包括渐入渐出融合算法或平均值算法，第三指定算法包括渐入渐出融合算法或平均值算法。
可选地，指定提取算法包括尺度不变特征变换算法。
另一方面，本发明实施例提供了一种辅助设备的确定装置，包括：
获取单元，用于获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；
第一生成单元，用于通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域；
第二生成单元，用于通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；
第三生成单元，用于通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像。
另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述融合图像生成方法。
另一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述融合图像生成方法。
本发明实施例的方案中，获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域；通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像，可以便于用户直观监控全景图像。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种融合图像生成系统的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种融合图像生成方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的又一种融合图像生成方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种多幅初始阵列图像的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种横向拼接图像的示意图；
图6为本发明实施例提供的一种参考拼接图像和横向拼接图像的示意图；
图7为本发明实施例提供的一种横向的拼接图像比较分辨率差异的示意图；
图8为本发明实施例提供的一种调节后的横向拼接图像；
图9为本发明实施例提供的一种将横向拼接图像进行纵向拼接的示意图；
图10为本发明实施例提供的一种融合图像生成装置的结构示意图；
图11为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述设定阈值，但这些设定阈值不应限于这些术语。这些术语仅用来将设定阈值彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一设定阈值也可以被称为第二设定阈值，类似地，第二设定阈值也可以被称为第一设定阈值。
图1为本发明实施例提供的一种融合图像生成系统的结构示意图，如图1所示，该系统包括：摄像头框架100、摄像头模组200、摄像头支架300和阵列摄像头400。
本发明实施例中，摄像头模组200设置于摄像头框架100上；摄像头支架300设置于摄像头模组200上，用于支撑阵列摄像头400；阵列摄像头400设置于摄像头支架300上，用于拍摄图像。
本发明实施例中，如图1所示，多个摄像头呈阵列分布，以便于从多个角度拍摄初始图像。作为一种可选方案，阵列摄像头400为远焦摄像头。
本发明实施例提供的技术方案中，获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域；通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像，可以便于用户直观监控全景图像。
图2为本发明实施例提供的一种融合图像生成方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤101、获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像。
步骤102、通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域。
步骤103、通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像。
步骤104、通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像。
本发明实施例提供的技术方案中，获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域；通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像，可以便于用户直观监控全景图像。
图3为本发明实施例提供的又一种融合图像生成方法的流程图，如图3所示，该方法包括：
步骤201、获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像。
本发明实施例中，各步骤由服务器执行。
本发明实施例中，阵列摄像头包括呈阵列分布的多个摄像头，作为一种可选方案，摄像头为远焦摄像头。具体的，服务器通过阵列摄像头获取到阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像，且多幅初始阵列图像之间存在重叠区域。例如：图4为本发明实施例提供的一种多幅初始阵列图像的示意图，如图4所示，每幅阵列图像均能够覆盖远距离的小部分区域，且多幅初始阵列图像之间存在重叠区域。
步骤202、通过指定提取算法，提取出初始阵列图像的特征点。
本发明实施例中，指定提取算法可以为任一用于特征点提取的提取算法，本发明实施例并不对此作出限定，作为一种可选方案，指定提取算法包括尺度不变特征变换(SIFT)算法。
具体地，将初始阵列图像输入指定提取算法，进行特征点提取，输出初始阵列图像的特征点。
步骤203、将初始阵列图像的特征点输入第一指定算法，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域。
本发明实施例中，第一指定算法包括特征匹配算法。
具体地，将初始阵列图像的特征点输入第一指定算法，进行特征点对匹配，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域。
步骤204、通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像。
本发明实施例中，第二指定算法包括但不限于渐入渐出融合算法或平均值算法。值得说明的是，还可以采用其它拼接算法对初始阵列图像进行横向拼接，本发明实施例仅作示例性描述，并不对拼接算法的类型作出限定。
具体地，将横向重叠区域输入第二指定算法，对横向重叠区域进行融合并对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像。例如：图5为本发明实施例提供的一种横向拼接图像的示意图，如图5所示，对横向的多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域进行融合，生成横向拼接图像。
步骤205、根据选取的参考拼接图像和横向拼接图像，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异。
本发明实施例中，预先选取出横向一行拼接图像或单幅图像作为参考拼接图像，参考拼接图像包括第一特征点和第二特征点。例如：图6为本发明实施例提供的一种参考拼接图像和横向拼接图像的示意图，如图6所示，预先选取第一行拼接图像作为参考拼接图像，第二行拼接图像为横向拼接图像。图7为本发明实施例提供的一种横向的拼接图像比较分辨率差异的示意图，如图7所示，参考拼接图像包括第一特征点A和第二特征点B。
本发明实施例中，横向拼接图像包括第三特征点和第四特征点，其中，第三特征点对应于第一特征点，第四特征点对应于第二特征点。如图7所示，横向拼接图像包括第三特征点AA和第四特征点BB。其中，第三特征点AA对应于第一特征点A，第四特征点BB对应于第二特征点B。
本发明实施例中，步骤205具体包括：
步骤2051、根据第一特征点和第二特征点，计算出第一特征点与第二特征点之间的第一像素距离。
具体地，如图7所示，根据第一特征点A和第二特征点B，计算出第一特征点A和第二特征点B之间的第一像素距离。
步骤2052、根据第三特征点和第四特征点，计算第三特征点与第四特征点之间的第二像素距离。
具体地，如图7所示，根据第三特征点AA和第四特征点BB，计算出第三特征点AA和第四特征点BB之间的第二像素距离。
步骤2053、根据第一像素距离和第二像素距离，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异，分辨率差异包括第一像素距离与第二像素距离之间的比值。
具体地，将第一像素距离与第二像素距离的比值确定为横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异。
步骤206、根据分辨率差异，对横向拼接图像的分辨率进行调节，生成调节后的横向拼接图像。
具体地，按照分辨率差异，对横向拼接图像的分辨率进行缩放，使得横向拼接图像的分辨率与参考拼接图像的分辨率相同，即：将第一像素距离与第二像素距离调节至相同，以消除横向拼接图像的拼接错位。例如：图8为本发明实施例提供的一种调节后的横向拼接图像，如图8所示，对第二行的横向拼接图像按照分辨率差异进行缩小，使得第二行的横向拼接图像与第一行的参考拼接图像的分辨率相同。
步骤207、通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像。
本发明实施例中，第三指定算法包括渐入渐出融合算法或平均值算法。
具体地，将横向拼接图像输入第三指定算法，进行纵向拼接，生成融合图像。例如：图9为本发明实施例提供的一种将横向拼接图像进行纵向拼接的示意图，如图9所示，将第一行横向拼接图像和第二行横向拼接图像进行纵向拼接，生成他融合图像。
本发明实施例中，由于需要拼接的图像较多，图像之间存在的重叠区域较多，按照先横向再纵向的方式拼接，可以保证拼接的有序性，并且能够减少拼接调节的次数，从而提高拼接效率，节约拼接成本。
本发明实施例中，采用本发明实施例提供的方法生成融合图像，能够保证横向摄像头之间以及纵向摄像头之间拍摄的图像均不存在错位和拼缝的问题，生成的融合图像的效果能够达到单摄像头拍摄的图像效果，融合图像的分辨率和清晰度输出能够达到单个摄像头的15倍以上，阵列摄像头的数量越多，得到的融合图像的分辨率与清晰度越高。
本发明实施例提供的融合图像生成方法的技术方案中，获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域；通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像，可以便于用户直观监控全景图像。
图10为本发明实施例提供的一种融合图像生成装置的结构示意图，该装置用于执行上述融合图像生成方法，如图10所示，该装置包括：获取单元11、第一生成单元12、第二生成单元13和第三生成单元14。
获取单元11用于获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像。
第一生成单元12用于通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域。
第二生成单元13用于通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像。
第三生成单元14用于通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像。
本发明实施例中，该装置还包括：计算单元15和第四生成单元16。
计算单元15用于根据选取的参考拼接图像和横向拼接图像，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异。
第四生成单元16用于根据分辨率差异，对横向拼接图像的分辨率进行调节，生成调节后的横向拼接图像。
本发明实施例中，第一生成单元12具体用于通过指定提取算法，提取出初始阵列图像的特征点；将初始阵列图像的特征点输入第一指定算法，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域。
本发明实施例中，计算单元15具体用于根据第一特征点和第二特征点，计算出第一特征点与第二特征点之间的第一像素距离；根据第三特征点和第四特征点，计算第三特征点与第四特征点之间的第二像素距离；根据第一像素距离和第二像素距离，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异，分辨率差异包括第一像素距离与第二像素距离之间的比值。
本发明实施例中，第四生成单元16具体用于按照分辨率差异，对横向拼接图像的分辨率进行缩放，使得横向拼接图像的分辨率与参考拼接图像的分辨率相同。
本发明实施例的方案中，获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅初始阵列图像，生成多幅初始阵列图像之间的横向重叠区域；通过第二指定算法，根据横向重叠区域对初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；通过第三指定算法，将横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像，可以便于用户直观监控全景图像。
本发明实施例提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述融合图像生成方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述融合图像生成方法的实施例。
本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储包括程序指令的信息，处理器用于控制程序指令的执行，程序指令被处理器加载并执行时实现上述融合图像生成方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述融合图像生成方法的实施例。
图11为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图11所示，该实施例的计算机设备30包括：处理器31、存储器32以及存储在存储32中并可在处理器31上运行的计算机程序33，该计算机程序33被处理器31执行时实现实施例中的应用于融合图像生成方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器31执行时实现实施例中应用于融合图像生成装置中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。
计算机设备30包括，但不仅限于，处理器31、存储器32。本领域技术人员可以理解，图11仅仅是计算机设备30的示例，并不构成对计算机设备30的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器31可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器32可以是计算机设备30的内部存储单元，例如计算机设备30的硬盘或内存。存储器32也可以是计算机设备30的外部存储设备，例如计算机设备30上配备的插接式硬盘，智能存储(Smart Media,SM)卡，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。进一步地，存储器32还可以既包括计算机设备30的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器32用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器32还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
关于上述实施例中描的各个装置、产品包含模块/单元，其可以是软件模块/单元，也可以是硬件模块/单元，或者也可以部分是软件模块/单元，部分是硬件模块/单元。例如，对于应用或集成芯片的各个装置、产品其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，或者至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该运行于芯片内部集成处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现；对于应于或集成芯片模组的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，不同模块/单元可以位于芯片模组的同一件(例如片、电路模块等)或者不同组件中，至少部分/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于芯片模组内部集成处理器剩余(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现；对于应用于或集成于终端的各个装置、产品，其包含的模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，不同的模块/单元可以位于终端内同一组件(例如，芯片、电路模块等)或者不同组件中，或者至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于终端内部集成的处理器，剩余(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (8)
1.一种融合图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；
通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅所述初始阵列图像，生成多幅所述初始阵列图像之间的横向重叠区域；
通过第二指定算法，根据所述横向重叠区域对所述初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；
通过第三指定算法，将所述横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像；
在所述通过第二指定算法，根据所述横向重叠区域对所述初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像之后，还包括：
根据选取的参考拼接图像和所述横向拼接图像，计算出所述横向拼接图像与所述参考拼接图像之间的分辨率差异；
根据所述分辨率差异，对所述横向拼接图像的分辨率进行调节，生成调节后的横向拼接图像；
所述参考拼接图像包括第一特征点和第二特征点，所述横向拼接图像包括第三特征点和第四特征点，其中，所述第三特征点对应于所述第一特征点，所述第四特征点对应于所述第二特征点；
所述根据选取的参考拼接图像和所述横向拼接图像，计算出所述横向拼接图像与所述参考拼接图像之间的分辨率差异，包括：
根据所述第一特征点和所述第二特征点，计算出所述第一特征点与所述第二特征点之间的第一像素距离；
根据所述第三特征点和所述第四特征点，计算所述第三特征点与所述第四特征点之间的第二像素距离；
根据所述第一像素距离和所述第二像素距离，计算出所述横向拼接图像与所述参考拼接图像之间的分辨率差异，所述分辨率差异包括所述第一像素距离与所述第二像素距离之间的比值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅所述初始阵列图像，生成多幅所述初始阵列图像之间的横向重叠区域，包括：
通过所述指定提取算法，提取出所述初始阵列图像的特征点；
将所述初始阵列图像的特征点输入所述第一指定算法，生成多幅所述初始阵列图像之间的横向重叠区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分辨率差异，对所述横向拼接图像的分辨率进行调节，生成调节后的横向拼接图像，包括：
按照所述分辨率差异，对所述横向拼接图像的分辨率进行缩放，使得所述横向拼接图像的分辨率与所述参考拼接图像的分辨率相同。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一指定算法包括特征匹配算法，所述第二指定算法包括渐入渐出融合算法或平均值算法，所述第三指定算法包括渐入渐出融合算法或平均值算法。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述指定提取算法包括尺度不变特征变换算法。
6.一种融合图像生成装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取阵列摄像头拍摄的多幅初始阵列图像；
第一生成单元，用于通过第一指定算法和指定提取算法，根据多幅所述初始阵列图像，生成多幅所述初始阵列图像之间的横向重叠区域；
第二生成单元，用于通过第二指定算法，根据所述横向重叠区域对所述初始阵列图像进行横向拼接，生成横向拼接图像；
第三生成单元，用于通过第三指定算法，将所述横向拼接图像进行纵向拼接，生成融合图像；
所述装置还包括计算单元和第四生成单元；
计算单元用于根据选取的参考拼接图像和横向拼接图像，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异；
第四生成单元用于根据分辨率差异，对横向拼接图像的分辨率进行调节，生成调节后的横向拼接图像；
所述参考拼接图像包括第一特征点和第二特征点，所述横向拼接图像包括第三特征点和第四特征点，其中，所述第三特征点对应于所述第一特征点，所述第四特征点对应于所述第二特征点；
所述计算单元具体用于根据第一特征点和第二特征点，计算出第一特征点与第二特征点之间的第一像素距离；根据第三特征点和第四特征点，计算第三特征点与第四特征点之间的第二像素距离；根据第一像素距离和第二像素距离，计算出横向拼接图像与参考拼接图像之间的分辨率差异，分辨率差异包括第一像素距离与第二像素距离之间的比值。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述的融合图像生成方法。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至5任意一项所述的融合图像生成方法。
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| An Image Fusion Algorithm Based on Trigonometric Functions;WANG Dan等;《Infrared Technology》(第01期);53-57 * |
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