一種基于多幀圖像融合的圖像處理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于多幀圖像融合的圖像處理方法，其特征在于：包含八個(gè)步驟：1）對同一影像進(jìn)行多次源圖像采集；2）對所述源圖像進(jìn)行綜合預(yù)處理；3）對每個(gè)所述源圖像進(jìn)行特征提??；4）對每個(gè)所述源圖像特征提取后進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；5）將所述相關(guān)聯(lián)的圖像部分進(jìn)行亞像素影像配準(zhǔn)；6）對所述亞像素影像配準(zhǔn)后的圖像建立運(yùn)動參數(shù)模型估計(jì)；7）對圖像進(jìn)行影像重建；8）通過頻率域方法和空間域方法對所述影像重建后的圖形進(jìn)行合成從而得到高分辨率圖像。本發(fā)明的目的就是由多幀低分辨率圖像來估計(jì)一幅較高分辨率的圖像，復(fù)原截止頻率之外的信息，以使圖像獲得更多的細(xì)節(jié)。
【專利說明】
一種基于多幀圖像融合的圖像處理方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多幀圖像融合的圖像處理方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，許多成像設(shè)備能夠獲得同一區(qū)域多次重復(fù)的影像數(shù)據(jù)，但由于設(shè)備的硬件 技術(shù)等原因，這些視覺圖像的分辨率卻只能局限在一定的水平上，若能利用這些重復(fù)影像 數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)信息生成高于現(xiàn)有分辨率的視覺圖像，將極大地提高現(xiàn)有影像資料的應(yīng)用 價(jià)值，具有十分重要的意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明為解決視覺圖像分辨率不足的技術(shù)問題，提出一種基于多幀圖像融合的圖 像處理方法。
[0004] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下:一種基于多幀圖像融合的圖像處理方 法，其特征在于:包含有八個(gè)步驟：（1)對同一影像進(jìn)行多次源圖像采集；（2)對所述源圖像 進(jìn)行綜合預(yù)處理；（3)對每個(gè)所述源圖像進(jìn)行特征提取；（4)對每個(gè)所述源圖像特征提取后 進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；（5)將所述相關(guān)聯(lián)的圖像部分進(jìn)行亞像素影像配準(zhǔn)；（6)對所述亞像素影像 配準(zhǔn)后的圖像建立運(yùn)動參數(shù)模型估計(jì)；（7)對圖像進(jìn)行影像重建；（8)通過頻率域方法和空 間域方法對所述影像重建后的圖形進(jìn)行合成從而得到高分辨率圖像。
[0005] 所述運(yùn)動參數(shù)模型估計(jì)的建立通過重構(gòu)精度較高的高分辨率圖像，建立相機(jī)觀察 模型是必要的"假定相機(jī)(或景物）的運(yùn)動在模型中為微位移和微旋轉(zhuǎn)，對于一個(gè)裝載在運(yùn) 動平臺上的相機(jī)對遠(yuǎn)處靜止目標(biāo)進(jìn)行成像時(shí)，其第k幀觀察目標(biāo)為：
其中:後是第k幀觀察目標(biāo)相對于參考幀關(guān)于中心點(diǎn)（x=0，y=0)的旋轉(zhuǎn)角，參數(shù)％:.和 :是第k幀目標(biāo)在水平和垂直方向上的微位移；圖像被合并成區(qū)域后，針對每一個(gè)圖像區(qū) 域，特征向量再增加三個(gè)分量用來表示每一個(gè)區(qū)域的形狀信息。
[0006] 圖像被合并成區(qū)域后，針對每一個(gè)圖像區(qū)域，特征向量再增加三個(gè)分量用來表示 每一個(gè)區(qū)域的形狀信息。
[0007] 本發(fā)明益處:本發(fā)明是在現(xiàn)有成像系統(tǒng)的條件下，采用某種方法突破其成像極限 以獲取更高分辨率的圖像觀測技術(shù);其目的就是由多幀低分辨率圖像來估計(jì)一幅較高分辨 率的圖像，復(fù)原截止頻率之外的信息，以使圖像獲得更多的細(xì)節(jié)；由于提高分辨率處理由軟 件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，其代價(jià)相對低廉，再者它可以處理經(jīng)過記錄后的數(shù)據(jù)，因此提高圖像分辨率的 融合技術(shù)在遙感、視頻、醫(yī)學(xué)、軍事和公安等領(lǐng)域具有十分重要的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前 景。
【附圖說明】
[0008] 圖1為本發(fā)明所述高分辨率圖像融合技術(shù)流程圖。
[0009] 圖2為本發(fā)明所述影像間的位置關(guān)系圖。
【具體實(shí)施方式】
[0010] 以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的原理和特征進(jìn)行描述，所舉實(shí)例只用于解釋本發(fā)明，并 非用于限定本發(fā)明的范圍。
[0011] 實(shí)施例：一種基于多幀圖像融合的圖像處理方法，包含有八個(gè)步驟：（1)對同一影 像進(jìn)行多次源圖像采集；（2)對所述源圖像進(jìn)行綜合預(yù)處理；（3)對每個(gè)所述源圖像進(jìn)行特 征提?。唬?)對每個(gè)所述源圖像特征提取后進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；（5)將所述相關(guān)聯(lián)的圖像部分進(jìn) 行亞像素影像配準(zhǔn)；（6)對所述亞像素影像配準(zhǔn)后的圖像建立運(yùn)動參數(shù)模型估計(jì)；（7)對圖 像進(jìn)行影像重建；（8)通過頻率域方法和空間域方法對所述影像重建后的圖形進(jìn)行合成從 而得到高分辨率圖像。
[0012] 所述運(yùn)動參數(shù)模型估計(jì)的建立通過重構(gòu)精度較高的高分辨率圖像，建立相機(jī)觀察 模型是必要的"假定相機(jī)(或景物）的運(yùn)動在模型中為微位移和微旋轉(zhuǎn)，對于一個(gè)裝載在運(yùn) 動平臺上的相機(jī)對遠(yuǎn)處靜止目標(biāo)進(jìn)行成像時(shí)，其第k幀觀察目標(biāo)為：
其中爲(wèi)h.是第k幀觀察目標(biāo)相對于參考幀關(guān)于中心點(diǎn)（x=0，y=0)的旋轉(zhuǎn)角，參數(shù)電和 是第k幀目標(biāo)在水平和垂直方向上的微位移；圖像被合并成區(qū)域后，針對每一個(gè)圖像區(qū) 域，特征向量再增加三個(gè)分量用來表示每一個(gè)區(qū)域的形狀信息。
[0013] 圖像被合并成區(qū)域后，針對每一個(gè)圖像區(qū)域，特征向量再增加三個(gè)分量用來表示 每一個(gè)區(qū)域的形狀信息。
[0014] 以上所述，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何 熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵 蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于多帖圖像融合的圖像處理方法，其特征在于:包含有八個(gè)步驟： (1)對同一影像進(jìn)行多次源圖像采集；（2)對所述源圖像進(jìn)行綜合預(yù)處理；（3)對每個(gè)所 述源圖像進(jìn)行特征提??；（4)對每個(gè)所述源圖像特征提取后進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；巧)將所述相關(guān) 聯(lián)的圖像部分進(jìn)行亞像素影像配準(zhǔn)；（6)對所述亞像素影像配準(zhǔn)后的圖像建立運(yùn)動參數(shù)模 型估計(jì)；（7)對圖像進(jìn)行影像重建；（8)通過頻率域方法和空間域方法對所述影像重建后的 圖形進(jìn)行合成從而得到高分辨率圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多帖圖像融合的圖像處理方法，其特征在于:所述運(yùn) 動參數(shù)模型估計(jì)的建立通過重構(gòu)精度較高的高分辨率圖像，建立相機(jī)觀察模型是必要的" 假定相機(jī)(或景物)的運(yùn)動在模型中為微位移和微旋轉(zhuǎn)，對于一個(gè)裝載在運(yùn)動平臺上的相機(jī) 對遠(yuǎn)處靜止目標(biāo)進(jìn)行成像時(shí)，其第k帖觀察目標(biāo)為：其中聲是第k帖觀察目標(biāo)相對于參考帖關(guān)于中必點(diǎn)（X=O，y=0)的旋轉(zhuǎn)角，參數(shù)祐郝 嘆.是第k帖目標(biāo)在水平和垂直方向上的微位移；圖像被合并成區(qū)域后，針對每一個(gè)圖像區(qū) 域，特征向量再增加=個(gè)分量用來表示每一個(gè)區(qū)域的形狀信息。
【文檔編號】G06T5/50GK105913409SQ201610540732
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年7月12日
【發(fā)明人】不公告發(fā)明人
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