CN114612369A - 图像融合方法、装置及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种图像融合方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域，图像融合方法包括：获取具有视差的n个原始图像，n为正整数；对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素；其中，i为正整数；将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素。本申请的方案减小了图像之间的相互影响，避免了用户在观看图像时产生重影的现象。

Description

图像融合方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种图像融合方法、装置及电子设备。
背景技术
裸眼立体显示技术的一种常见实施方式是通过光栅来把经过图像融合算法处理的具有视差的多个图像定向的投射到空间中，使得观看者的双眼看到具有视差的相邻图像来形成立体视觉。目前，由于在一个固定分辨率的显示平面上融合的图像越来越多，这样，图像与图像之间的相互干扰就会越来越大，容易让观看者产生重影现象，导致用户体验不好。
发明内容
本申请的目的在于提供一种图像融合方法、装置及电子设备，从而解决现有技术中图像之间的相互干扰导致观看者产生重影现象的问题。
为了达到上述目的，本申请提供一种图像融合方法，包括：
获取具有视差的n个原始图像，n为正整数；
对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素；其中，i为正整数；
将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素。
可选地，对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素，包括：
根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对所述目标图像的第i列像素的串扰像素；其中，p为i对n的余数；
对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素。
可选地，根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对所述目标图像的第i列像素的串扰像素，包括：
计算n-1个所述原始图像中的第i列像素的和；
获取所述预设权重参数和n-1的比值；
根据n-1个所述原始图像中的第i列像素的和与所述比值的乘积，确定所述串扰像素。
可选地，对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素，包括：
根据公式TS(i)＝(1+K)×T(p)(i)-C(i)，对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素；其中，TS(i)为目标图像的第i列像素，K为预设权重参数，T(p)(i)为第p个原始图像的第i列像素，C(i)为串扰像素。
本申请实施例提供一种图像融合装置，包括：
第一获取模块，用于获取具有视差的n个原始图像，n为正整数；
第二获取模块，用于对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素；其中，i为正整数；
确定模块，用于将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素。
可选地，所述第二获取模块，包括：
确定子模块，用于根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对所述目标图像的第i列像素的串扰像素；其中，p为i对n的余数；
获取子模块，用于对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素。
可选地，所述确定子模块包括：
计算单元，用于计算n-1个所述原始图像中的第i列像素的和；
获取单元，用于获取所述预设权重参数和n-1的比值；
确定单元，用于根据n-1个所述原始图像中的第i列像素的和与所述比值的乘积，确定所述串扰像素。
可选地，所述获取子模块具体用于：
根据公式TS(i)＝(1+K)×T(p)(i)-C(i)，对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素；其中，TS(i)为目标图像的第i列像素，K为预设权重参数，T(p)(i)为第p个原始图像的第i列像素，C(i)为串扰像素。
本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如上所述的图像融合方法的步骤。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的图像融合方法的步骤。
本申请的上述技术方案至少具有如下有益效果：
本申请实施例的图像融合方法，通过对获取的具有视差的n个原始图像的各第i列像素进行混合运算，得到目标图像的第i列像素，这样，能够消除由于光栅层不能够百分百的定向传输每个图像的显示单元对应的光线而造成的重影现象，从而提高用户的观看舒适性。
附图说明
图1为本申请实施例的图像融合方法的步骤示意图；
图2为显示目标图像的显示平面的示意图之一；
图3为显示目标图像的显示平面的示意图之二；
图4为图像视差的示意图；
图5为本申请实施例的图像融合装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的图像融合方法进行详细地说明。
这里，需要说明的是，显示本申请实施例的目标图像的显示平面可以是具有电子电路属性的显示面板，也可以是印刷性质的图画平面。其中，显示平面由一系列显示单元组成，显示单元可以是显示面板上的通过电路控制开关的像素单元，也可以是印刷在某种基材上的图画平面上的像素点。具体的，如图2和图3所示，显示面板包括在显示平面100上覆盖光栅层，在光栅层和显示平面100之间有一层粘合剂101将两者粘合在一起。除此之外，在光栅层和显示平面之间还可以填充其他的透明材质，比如玻璃，用来调整光栅层到显示平面的距离，其中，填充进的透明材质层也需要用粘合剂101与相邻的上下两层之间粘合。
光栅层具有分光属性，该光栅层可以是具有视差障碍光栅阵列构成的第一光栅层103，该光栅层还可以是由同种材料的柱透镜光栅阵列构成的第二光栅层104；其中，具有视差障碍的光栅阵列可以是利用两种有折射率差异的材料组合在一起而形成的。
在上述硬件结构基础上，用户可以将显示平面100上的图像进行处理，如果显示平面100是显示面板，那么可以通过与其相连的主机上的计算单元处理图像并输出到显示面板上显示，如果显示平面100是静态的印刷图像，可以通过计算的计算单元处理图像后输出到打印机，然后打印到图像的基材上。
如图1所示，为本申请实施例的图像融合方法的步骤示意图之一，该方法包括：
步骤101：获取具有视差的n个原始图像，n为正整数；
这里，需要说明的是，视差是空间一个点投影到两幅图像上形成的图像点之间的坐标差异。具体的，如图4所示，为空间中的点A在两个图像中的视差的示意图，通常情况下，选择在水平方向上产生的视差，垂直方向保持视差不变，因此，图4中的y0＝y1，x0≠x1。
步骤102：对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素；其中，i为正整数；
这里，需要说明的是，在对各个原始图像的第i列像素进行混合运算之前，需要首先对获取的n个原始图像进行编号，其次，依据图像编号升序的顺序进行循环排列，得到一组图像序列；即：对n个原始图像进行周期性排列。比如：图像编号为：T0、T1、T2、……、Tn-1，则图像序列中的图像编号应为：T0、T1、…、Tn-1、T0、T1、…、Tn-1、T0、T1、…。其中，相邻图像Tp-1和Tp之间，以及，Tp和Tp+1之间具有相同的视差；然后对应提取图像序列中n个原始图像的各第i列像素，并对当前提取的多个第i列像素进行混合运算，以得到目标图像的第i像素列。
步骤103：将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素。
本申请实施例的图像融合方法，首先，获取具有视差的n个原始图像；然后，对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，以得到一列像素；最后，将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素，如此，能够降低由于光栅层不能够百分之百的定向传输每个图像的显示单元对应的光线，造成本该是Ti图像的显示单元对应的光线投射区域内混合进来其他图像显示单元对应的光线造成重影现象，提升用户的视觉体验和舒适性。
可选地，步骤102，对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素，包括：
根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对目标图像的第i列像素的串扰像素；其中，p为i对n的余数；
这里，需要说明的是，该预设权重参数是根据光学设计的结果，通过专用仪器测量确定的，通常的，预设权重参数的取值范围可以为0.1至0.3。其中，每个图像都会为目标图像贡献重影效果(串扰)，该预设权重参数可以表示为一个图像对周围图像形成串扰占自身图像灰度值的百分比。
还需要说明的是，一方面，由本步骤可知，目标图像的第i列像素应是与第p个原始图像的第i列像素对应的像素，也就是说，在n个原始图像中，除第p个原始图像以外的其他n-1个原始图像会对目标图像的第i列像素产生串扰，以造成重影。另一方面，本申请实施例中的n个原始图像是依据图像编号升序并周期性排列的，本步骤中n-1个原始图像可以为第p个原始图像之后的n-1个图像。
对第p个原始图像的第i列像素和串扰像素进行混合运算，得到一列像素。
本步骤中，通过对第p个原始图像的第i列像素和该串扰像素进行混合运算，能够实现通过第p个原始图像的第i列像素补偿该串扰像素，以在一定程度上消除由串扰像素造成的重影现象。
作为一个可选的实现方式，根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对目标图像的第i列像素的串扰像素，包括：
(A)计算n-1个原始图像中的第i列像素的和；
具体的，n-1个原始图像中的第i列像素的和为：
T(1+p)(i)+T(2+p)(i)+T(3+p)(i)+...+T(n-1+p)(i)
(B)获取预设权重参数和n-1的比值；
(C)根据n-1个所述原始图像中的第i列像素的和与所述比值的乘积，确定所述串扰像素。
这里，需要说明的是，由于每一个图像的一列像素均会对其他n-1个图像的对应像素列产生串扰，因此，需要将每列像素产生的串扰均分至其他图像上。即：可以根据如下公式确定目标图像的第i像素列的串扰像素：
Figure BDA0002818215670000061
其中，C(i)为串扰像素，K为预设权重参数。
作为一个可选的实现方式，对第p个原始图像的第i列像素和串扰像素进行混合运算，得到一列像素，包括：
根据公式TS(i)＝(1+K)×T(p)(i)-C(i)，对第p个原始图像的第i列像素和串扰像素进行混合运算，得到一列像素；其中，TS(i)为目标图像的第i列像素，K为预设权重参数，T(p)(i)为第p个原始图像的第i列像素，C(i)为串扰像素。
如此，实现了目标图像中的第i像素列中，采用第p个原始图像的第i像素列替换其他n-1个图像的各第i像素列产生的串扰，以在一定程度上消除立体视觉的重影感觉，提高用户的观看舒适性。
本申请实施例的图像融合方法，首先，获取具有视差的n个原始图像；其次，对n个原始图像按照图像编号升序的方式周期性排列，得到图像序列；再次，通过对第p个原始图像的第i像素列，以及，第p个原始图像之后的n-1个图像的各第i像素列，进行如前所述的混合运算，得到目标图像的第i像素列，以采用第p个原始图像的第i像素列替换其他n-1个图像的各第i像素列对目标图像的第i像素列的干扰，从而在一定程度上消除用户观看目标图像时立体视觉的重影感觉，提高用户的观看舒适性。
需要说明的是，本申请实施例提供的图像融合方法，执行主体可以为图像融合装置，或者该图像融合装置中的用于执行加载图像融合方法的控制模块。本申请实施例中以图像融合装置执行加载图像融合方法为例，说明本申请实施例提供的图像融合方法。
图5是本申请一个实施例的图像融合装置的结构示意图，该图像融合装置包括：
第一获取模块501，用于获取具有视差的n个原始图像，n为正整数；
第二获取模块502，用于对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素；其中，i为正整数；
确定模块503，用于将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素。
本申请实施例的图像融合装置，首先，第一获取模块501获取具有视差的n个原始图像；然后，第二获取模块502对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，以得到一列像素；最后，确定模块503将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素，如此，能够降低由于光栅层不能够百分之百的定向传输每个图像的显示单元对应的光线，造成本该是Ti图像的显示单元对应的光线投射区域内混合进来其他图像显示单元对应的光线造成重影现象，提升用户的视觉体验和舒适性。
可选地，第二获取模块502，包括：
确定子模块，用于根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对目标图像的第i列像素的串扰像素；其中，p为i对n的余数；
获取子模块，用于对第p个原始图像的第i列像素和串扰像素进行混合运算，得到一列像素。
可选地，确定子模块包括：
计算单元，用于计算n-1个原始图像中的第i列像素的和；
获取单元，用于获取预设权重参数和n-1的比值；
确定单元，用于根据n-1个原始图像中的第i列像素的和与该比值的乘积，确定所述串扰像素。
可选地，获取子模块具体用于：
根据公式TS(i)＝(1+K)×T(p)(i)-C(i)，对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素；其中，TS(i)为目标图像的第i列像素，K为预设权重参数，T(p)(i)为第p个原始图像的第i列像素，C(i)为串扰像素。
本申请实施例的图像融合装置，首先，第一获取模块501获取具有视差的n个原始图像；其次，对n个原始图像按照图像编号升序的方式周期性排列，得到图像序列；再次，第二获取模块502通过对第p个原始图像的第i像素列，以及，第p个原始图像之后的n-1个图像的各第i像素列，进行如前所述的混合运算，得到目标图像的第i像素列，以采用第p个原始图像的第i像素列替换其他n-1个图像的各第i像素列对目标图像的第i像素列的干扰，最后，确定模块503将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素，从而在一定程度上消除用户观看目标图像时立体视觉的重影感觉，提高用户的观看舒适性。
本申请实施例提供的图像融合装置能够实现图1至图4的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器，存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的图像融合方法实施例的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，该可读存储介质上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的图像融合方法实施例的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。其中，该可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：
获取具有视差的n个原始图像，n为正整数；
对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素；其中，i为正整数；
将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素。
2.根据权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于，对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素，包括：
根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对所述目标图像的第i列像素的串扰像素；其中，p为i对n的余数；
对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素。
3.根据权利要求2所述的图像融合方法，其特征在于，根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对所述目标图像的第i列像素的串扰像素，包括：
计算n-1个所述原始图像中的第i列像素的和；
获取所述预设权重参数和n-1的比值；
根据n-1个所述原始图像中的第i列像素的和与所述比值的乘积，确定所述串扰像素。
4.根据权利要求2所述的图像融合方法，其特征在于，对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素，包括：
根据公式TS(i)＝(1+K)×T(p)(i)-C(i)，对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素；其中，TS(i)为目标图像的第i列像素，K为预设权重参数，T(p)(i)为第p个原始图像的第i列像素，C(i)为串扰像素。
5.一种图像融合装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取具有视差的n个原始图像，n为正整数；
第二获取模块，用于对各个原始图像的第i列像素进行混合运算，得到一列像素；其中，i为正整数；
确定模块，用于将混合运算得到的一列像素确定为目标图像的第i列像素。
6.根据权利要求5所述的图像融合装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：
确定子模块，用于根据预设权重参数，确定除第p个原始图像外的其他n-1个原始图像对所述目标图像的第i列像素的串扰像素；其中，p为i对n的余数；
获取子模块，用于对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素。
7.根据权利要求6所述的图像融合装置，其特征在于，所述确定子模块包括：
计算单元，用于计算n-1个所述原始图像中的第i列像素的和；
获取单元，用于获取所述预设权重参数和n-1的比值；
确定单元，用于根据n-1个所述原始图像中的第i列像素的和与所述比值的乘积，确定所述串扰像素。
8.根据权利要求6所述的图像融合装置，其特征在于，所述获取子模块具体用于：
根据公式TS(i)＝(1+K)×T(p)(i)-C(i)，对第p个原始图像的第i列像素和所述串扰像素进行混合运算，得到一列像素；其中，TS(i)为目标图像的第i列像素，K为预设权重参数，T(p)(i)为第p个原始图像的第i列像素，C(i)为串扰像素。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的图像融合方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的图像融合方法的步骤。
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Application publication date: 20220610

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