CN117750225A - 分布式大场景图像融合方法及融合系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种分布式大场景图像融合方法及融合系统，融合方法包括获取待融合图像，其中，所述待融合图像对应于同一场景中的不同区域；将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，得到初步画幅；基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域；对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像，本发明根据待融合图像的数量分割预置画幅，并按照中心对齐的方式将待融合图像对应填入预置画幅中，以确定相邻待融合图像之间的重叠区域，并对重叠区域进行图像融合，以减少图像融合过程中需提取的特征信息，从而减少计算资源的使用，以能够在减少计算资源消耗的同时实现准确的图像融合，提高图像融合速度。

Description

分布式大场景图像融合方法及融合系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种分布式大场景图像融合方法及融合系统。

背景技术

在现有的图像融合技术中，通常需要获取图像的所有特征信息，包括颜色、纹理、形状等。这些特征信息可以通过各种算法和技术提取出来，例如卷积神经网络(CNN)、小波变换等；在提取出图像的特征信息后，通过计算特征向量之间的距离或相似度系数来比较所有特征信息之间的相似度；最后，根据特征之间的相似度进行图像融合；而计算所有特征之间的相似度进行图像融合，需要大量的计算资源，降低处理效率。

因此，有必要提供一种分布式大场景图像融合方法及融合系统解决上述技术问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种分布式大场景图像融合方法及融合系统，能够在减少计算资源消耗的同时实现准确的图像融合，提高图像融合速度，克服了现有融合方法需要大量计算资源的问题。

本发明提供的一种分布式大场景图像融合方法，所述融合方法包括：

获取待融合图像，其中，所述待融合图像对应于同一场景中的不同区域；

将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，得到初步画幅；

基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域；

对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像。

优选的，所述获取待融合图像，包括：

基于全覆盖原则，在同一场景中拍摄不同区域的图像，得到原始图像集；

对各原始图像进行预处理，得到待融合图像，其中，所述预处理包括对原始图像进行曝光调整、对比度调整和色彩平衡调整。

优选的，所述将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，包括：

确定所述原始图像集中的待融合图像的数量；

按照待融合图像的数量均匀分割预先构建的预置画幅，得到画幅块；

以中心对齐的方式将待融合图像对应填入所述预置画幅的画幅块中，以得到初步画幅。

优选的，所述基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域，包括：

基于对齐后的所述待融合图像的边界，确定所述待融合图像之间的重叠区域和非重叠区域。

优选的，所述对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像，包括：

对所述重叠区域的重叠子区域按照相同的分割方式进行像素分割，得到像素块；

将其中一重叠子区域的所有像素块逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，得到比较结果；

基于所述比较结果融合所述像素块，得到融合后的重叠区域；

构建融合后的所述重叠区域和非重叠区域，得到最终的融合图像。

优选的，所述将其中一重叠子区域的所有像素块逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，包括：

获取所述重叠子区域的特征信息，其中，所述特征信息包括像素值、边缘、纹理、色彩；

计算所述重叠子区域的特征信息之间的相似度；

基于预设的相似度阈值匹配所述重叠子区域。

本发明还提供了一种分布式大场景图像融合系统，包括：

图像获取模块，用于获取待融合图像，其中，所述待融合图像对应于同一场景中的不同区域；

初步画幅获取模块，用于将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，得到初步画幅；

重叠区域确定模块，用于基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域；

图像融合模块，用于对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像。

优选的，所述图像获取模块，包括：

原始图像集获取模块，用于基于全覆盖原则，在同一场景中拍摄不同区域的图像，得到原始图像集；

预处理模块，用于对各原始图像进行预处理，得到待融合图像，其中，所述预处理包括对原始图像进行曝光调整、对比度调整和色彩平衡调整。

优选的，所述初步画幅获取模块包括：

数量确定模块，用于确定所述原始图像集中的待融合图像的数量；

预置画幅分割模块，用于按照待融合图像的数量均匀分割预先构建的预置画幅，得到画幅块；

对齐模块，用于以中心对齐的方式将待融合图像对应填入所述预置画幅的画幅块中，以得到初步画幅。

优选的，所述图像融合模块包括：

像素分割模块，用于对所述重叠区域的重叠子区域按照相同的分割方式进行像素分割，得到像素块；

特征比较模块，用于将其中一重叠子区域的所有像素块逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，得到比较结果；

像素块融合模块，用于基于所述比较结果融合所述像素块，得到融合后的重叠区域；

图像构建模块，用于构建融合后的所述重叠区域和非重叠区域，得到最终的融合图像。

与相关技术相比较，本发明提供的一种分布式大场景图像融合方法及融合系统具有如下有益效果：

本发明根据待融合图像的数量分割预置画幅，并按照中心对齐的方式将待融合图像对应填入预置画幅中，以确定相邻待融合图像之间的重叠区域，并对重叠区域进行图像融合，以减少图像融合过程中需提取的特征信息，从而减少计算资源的使用，以能够在减少计算资源消耗的同时实现准确的图像融合，提高图像融合速度。

附图说明

图1为本发明提供的一种分布式大场景图像融合方法的流程图；

图2为本发明提供的一种分布式大场景图像融合方法的步骤S1的流程图；

图3为本发明提供的一种分布式大场景图像融合方法的步骤S2的流程图；

图4为本发明提供的一种分布式大场景图像融合方法的步骤S4的流程图；

图5为本发明提供的一种分布式大场景图像融合方法的步骤S402的流程图；

图6为本发明提供的一种分布式大场景图像融合系统的模块结构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。

实施例一

参考图1所示，图1为本发明的流程图。

本发明提供了一种分布式大场景图像融合方法，包括以下步骤：

S1：获取待融合图像，其中，所述待融合图像对应于同一场景中的不同区域。

在本申请的实施例中，为了获取更宽阔的视野，需要将不同视角的图像进行融合，从而得到一个大场景图像，其具有更大的图像尺寸，那么，不同视角的图像获取则需要按照需求布置图像采集设备，例如高清摄像头等，在布置图像采集设备时，需要全覆盖住大场景，也即，将大场景划分为若干个等分区域，每个区域的图像由对应布置的图像采集设备获取，同时，相邻图像的边缘需重叠，以保证大场景被全覆盖，因此，通过这种方式，可以获得一个大场景图像，其具有更大的图像尺寸，从而提供更宽阔的视野。

S2：将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，得到初步画幅。

在本申请的实施例中，为了减少图像融合过程中所需的计算资源，可以将所有的待融合图像按照其对应的图像采集设备拍摄的区域的位置填入预置画幅中，其中，预置画幅与所需的大场景的尺寸相同，具体的，在填入过程中，需按照待融合图像的数量均匀地分割预置画幅，得到与待融合图像数量一致的画幅块，并将待融合图像的中心对齐至对应画幅块的中心位置，继而将待融合图像填入预置画幅中，得到一个初步画幅。

S3：基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域。

在本申请的实施例中，在待融合图像的中心对齐至对应画幅块的中心位置后，需要确定初步画幅中相邻待融合图像之间的重叠区域和非重叠区域，仅需提取待融合图像的重叠区域的特征信息，而无需提取待融合图像的所有特征信息，以减少特性信息量，进而减少后续的计算需求，提高计算速度。

同时，在重叠区域确定时，按照所述待融合图像边界进行重叠区域和非重叠区域的分割，例如，图像A和图像B为相邻的待融合图像，图像A和图像B相邻的边界分别位于对方的图像内，那么图像A和图像B相邻的边界之间的区域则是重叠区域，其余地方则认定为非重叠区域。

S4：对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像。

在本申请的实施例中，在得到重叠区域后，提取重叠区域的特征信息，并根据特征之间的相似度进行特征融合，根据融合后的特征信息进行重叠区域的融合，并结合非重叠区域得到最终的融合图像。

参考图2所示，图2为本申请步骤S1的流程图，包括：

S101：基于全覆盖原则，在同一场景中拍摄不同区域的图像，得到原始图像集。

在本申请的实施例中，通过在同一个场景中拍摄不同区域的图像，可以获取到场景的完整信息，从而得到一个包含场景完整信息的原始图像集，这个原始图像集可以用于后续的图像融合。

S102：对各原始图像进行预处理，得到待融合图像，其中，所述预处理包括对原始图像进行曝光调整、对比度调整和色彩平衡调整。

在本申请的实施例中，通过对原始图像进行预处理，可以提高图像的质量和可读性，为后续的图像融合提供更好的基础，其中预处理包括但不限于对图像进行曝光调整、对比度调整和色彩平衡调整，

其中，由于不同区域的场景光照条件可能不同，通过曝光调整可以使所有图像具有相似的曝光水平，提高对比度和细节可见度；对比度调整可以增强图像的明暗对比，使图像更加清晰、立体感更强；色彩平衡调整可以校正图像的色彩偏差，使图像色彩更加真实、自然。

参考图3所示，图3为本申请步骤S2的流程图，包括：

S201：确定所述原始图像集中的待融合图像的数量。

在本申请的实施例中，待融合图像的数量是根据图像采集设备确定的，或者说根据需要将大场景划分为多少个区域确定的，也即，大场景中区域的数量等于待融合图像的数量。

S202：按照待融合图像的数量均匀分割预先构建的预置画幅，得到画幅块。

在本申请的实施例中，根据待融合图像的数量，将预置画幅分割成相应数量的画幅块，每个画幅块对应一个待融合图像，为后续的图像融合提供了更精确的框架和背景。

S203：以中心对齐的方式将待融合图像对应填入所述预置画幅的画幅块中，以得到初步画幅。

在本申请的实施例中，中心对齐的方式是将待融合图像的中心点与预置画幅的画幅块中心点对齐，这样可以确保图像在预置画幅中的位置准确，避免出现偏移或错位的情况，确保待融合图像在预置画幅中的位置准确无误，同时，因为每个待融合图像的位置都是准确的，避免了因位置不准确而导致的图像融合失真或模糊等问题。

参考图4所示，图4为本申请步骤S4的流程图，包括：

S401：对所述重叠区域的重叠子区域按照相同的分割方式进行像素分割，得到像素块。

在本申请的实施例中，每个重叠区域包含分别对应于重叠的待融合图像的重叠子区域，为了方便计算特征，需对重叠区域的重叠子区域进行像素分割，可以得到更小的像素块，像素块的大小可以但不限于最小单位的像素块，也可以是更大的像素块，具体像素块的大小可以根据实际需求来选择，如果需要更精细的融合效果，可以选择较小的像素块；如果需要更快的处理速度，可以选择较大的像素块。

S402：将其中一重叠子区域的所有像素块逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，得到比较结果。

在本申请的实施例中，通过对两个重叠子区域中的像素块进行特征比较，可以得到它们之间的相似度和差异度等信息。

具体的，每个重叠区域中的其中一重叠子区域的所有像素块均需要逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，具体可以采用结构相似性指数(SSIM)，并为SSIM值设定一阈值0.8，若其中一重叠子区域的像素块均与另一重叠子区域的像素块之间的SSIM值小于阈值0.8，则表示两个像素块之间的相似度不够，二者不是相同的特征，不能进行特征融合；反之，则表示两个像素块是相同的特征，可以进行特征融合。

S403：基于所述比较结果融合所述像素块，得到融合后的重叠区域。

在本申请的实施例中，逐一将SSIM值大于等于阈值0.8的像素块进行特征融合，得到融合后的重叠区域，提高了图像的完整性和连续性。

S404：构建融合后的所述重叠区域和非重叠区域，得到最终的融合图像。

在本申请的实施例中，将融合后的重叠区域和非重叠区域进行组合，构建得到最终的融合图像，实现了多张图像的融合效果。

参考图5所示，图5为本申请步骤S402的流程图，包括：

S402.1：获取所述重叠子区域的特征信息，其中，所述特征信息包括像素值、边缘、纹理、色彩。

在本申请的实施例中，通过提取重叠子区域的特征信息，如像素值、边缘、纹理和色彩等，可以更全面地描述每个重叠子区域的特征和属性，为后续的特征比较和像素块融合提供重要的参考。

S402.2：计算所述重叠子区域的特征信息之间的相似度。

在本申请的实施例中，通过对重叠子区域的特征信息进行比较，计算它们之间的相似度，相似度可以反映两个重叠子区域之间的相似程度，为后续的像素块融合提供依据，具体的，采用结构相似性指数(SSIM)反映两个重叠子区域之间的相似程度。

S402.3：基于预设的相似度阈值匹配所述重叠子区域。

在本申请的实施例中，利用相似度阈值对重叠子区域进行匹配，将相似度高于阈值的重叠子区域进行像素块融合，其中，相似度阈值为0.8，满足相似度阈值的两个像素块则可以进行特征融合。

本发明提供的一种分布式大场景图像融合方法的工作原理如下：本发明根据待融合图像的数量分割预置画幅，并按照中心对齐的方式将待融合图像对应填入预置画幅中，以确定相邻待融合图像之间的重叠区域，并对重叠区域进行图像融合，以减少图像融合过程中需提取的特征信息，从而减少计算资源的使用，以能够在减少计算资源消耗的同时实现准确的图像融合，提高图像融合速度。

实施例二

本发明还提供了一种分布式大场景图像融合系统，应用于上述的一种分布式大场景图像融合方法，参考图6所示，图6分布式大场景图像融合系统的模块结构图，具体包括：

图像获取模块500，用于获取待融合图像，其中，所述待融合图像对应于同一场景中的不同区域。

具体的，所述图像获取模块500，包括：

原始图像集获取模块，用于基于全覆盖原则，在同一场景中拍摄不同区域的图像，得到原始图像集。

预处理模块，用于对各原始图像进行预处理，得到待融合图像，其中，所述预处理包括对原始图像进行曝光调整、对比度调整和色彩平衡调整。

初步画幅获取模块600，用于将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，得到初步画幅。

具体的，所述初步画幅获取模块600包括：

数量确定模块，用于确定所述原始图像集中的待融合图像的数量。

预置画幅分割模块，用于按照待融合图像的数量均匀分割预先构建的预置画幅，得到画幅块。

对齐模块，用于以中心对齐的方式将待融合图像对应填入所述预置画幅的画幅块中，以得到初步画幅。

重叠区域确定模块700，用于基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域。

图像融合模块800，用于对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像。

具体的，所述图像融合模块800包括：

像素分割模块，用于对所述重叠区域的重叠子区域按照相同的分割方式进行像素分割，得到像素块。

特征比较模块，用于将其中一重叠子区域的所有像素块逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，得到比较结果。

像素块融合模块，用于基于所述比较结果融合所述像素块，得到融合后的重叠区域。

图像构建模块，用于构建融合后的所述重叠区域和非重叠区域，得到最终的融合图像。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框，以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Pr ogrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器，或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

还需要说明的是，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、商品或者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、商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，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种分布式大场景图像融合方法，其特征在于，所述融合方法包括：

获取待融合图像，其中，所述待融合图像对应于同一场景中的不同区域；

将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，得到初步画幅；

基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域；

对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像。

2.根据权利要求1所述的一种分布式大场景图像融合方法，其特征在于，所述获取待融合图像，包括：

基于全覆盖原则，在同一场景中拍摄不同区域的图像，得到原始图像集；

对各原始图像进行预处理，得到待融合图像，其中，所述预处理包括对原始图像进行曝光调整、对比度调整和色彩平衡调整。

3.根据权利要求2所述的一种分布式大场景图像融合方法，其特征在于，所述将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，包括：

确定所述原始图像集中的待融合图像的数量；

按照待融合图像的数量均匀分割预先构建的预置画幅，得到画幅块；

以中心对齐的方式将待融合图像对应填入所述预置画幅的画幅块中，以得到初步画幅。

4.根据权利要求3所述的一种分布式大场景图像融合方法，其特征在于，所述基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域，包括：

基于对齐后的所述待融合图像的边界，确定所述待融合图像之间的重叠区域和非重叠区域。

5.根据权利要求4所述的一种分布式大场景图像融合方法，其特征在于，所述对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像，包括：

对所述重叠区域的重叠子区域按照相同的分割方式进行像素分割，得到像素块；

将其中一重叠子区域的所有像素块逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，得到比较结果；

基于所述比较结果融合所述像素块，得到融合后的重叠区域；

构建融合后的所述重叠区域和非重叠区域，得到最终的融合图像。

6.根据权利要求5所述的一种分布式大场景图像融合方法，其特征在于，所述将其中一重叠子区域的所有像素块逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，包括：

获取所述重叠子区域的特征信息，其中，所述特征信息包括像素值、边缘、纹理、色彩；

计算所述重叠子区域的特征信息之间的相似度；

基于预设的相似度阈值匹配所述重叠子区域。

7.一种分布式大场景图像融合系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待融合图像，其中，所述待融合图像对应于同一场景中的不同区域；

初步画幅获取模块，用于将所有的所述待融合图像对齐至预先构建的预置画幅中，得到初步画幅；

重叠区域确定模块，用于基于初步画幅确定所述待融合图像之间的重叠区域；

图像融合模块，用于对重叠区域进行特征融合得到最终的融合图像。

8.根据权利要求7所述的一种分布式大场景图像融合系统，其特征在于，所述图像获取模块，包括：

原始图像集获取模块，用于基于全覆盖原则，在同一场景中拍摄不同区域的图像，得到原始图像集；

预处理模块，用于对各原始图像进行预处理，得到待融合图像，其中，所述预处理包括对原始图像进行曝光调整、对比度调整和色彩平衡调整。

9.根据权利要求8所述的一种分布式大场景图像融合系统，其特征在于，所述初步画幅获取模块包括：

数量确定模块，用于确定所述原始图像集中的待融合图像的数量；

预置画幅分割模块，用于按照待融合图像的数量均匀分割预先构建的预置画幅，得到画幅块；

对齐模块，用于以中心对齐的方式将待融合图像对应填入所述预置画幅的画幅块中，以得到初步画幅。

10.根据权利要求9所述的一种分布式大场景图像融合系统，其特征在于，所述图像融合模块包括：

像素分割模块，用于对所述重叠区域的重叠子区域按照相同的分割方式进行像素分割，得到像素块；

特征比较模块，用于将其中一重叠子区域的所有像素块逐一与另一重叠子区域的所有像素块进行特征比较，得到比较结果；

像素块融合模块，用于基于所述比较结果融合所述像素块，得到融合后的重叠区域；

图像构建模块，用于构建融合后的所述重叠区域和非重叠区域，得到最终的融合图像。