基于矩阵分解的图像无缝克隆方法

摘要

本发明公开了一种基于矩阵分解的图像无缝克隆方法，该方法使用梯度域方法构建原始线性系统方程，对原始线性系统的系数矩阵进行矩阵分解分解成带状对角矩阵，并将带状对角矩阵分解为若干个小带状对角矩阵，根据各个小带状对角矩阵构建小型系统方程，并通过GPU的不同线程中求解该小型系统方程得到各个像素点的初始像素补偿值，将所有像素点的初始像素补偿值作为原始系统的初始值代入原始线性系统方程直接求解得到最终像素补偿值，进一步得到融合区域中各个像素点的像素值，完成无缝克隆。本发明的图像无缝克隆方法充分利用了GPU的数据并行处理能力，大大提高了运算速率，使实时图像处理成为可能，且内存消耗低，可扩展到广泛的运用程序中。

主权项

一种基于矩阵分解的图像无缝克隆方法，其特征在于，包括：（1）根据源图像中克隆区域的梯度域和目标图像中融合区域的梯度域构建泊松方程，并根据泊松方程得到对应的拉普拉斯方程；（2）根据所述的拉普拉斯方程构建原始线性系统和原始线性系统方程；（3）对所述原始线性系统方程的系数矩阵进行分解得到一个带状对角矩阵和残余矩阵，并根据克隆区域的形状将所述的带状对角矩阵划分为若干个小带状对角矩阵；（4）将各个小带状对角矩阵分配到GPU的各个线程，结合残余矩阵求解得到融合区域中各个像素点相对于克隆区域中相应像素点的初始像素补偿值；（5）将融合区域中所有像素点相对于克隆区域中相应像素点的初始像素补偿值作为原始线性系统的初始输入，通过直接法迭代得到融合区域中所有像素点相对于克隆区域中相应像素点的最终像素补偿值；（6）以融合区域中各个像素点相对于克隆区域中相应像素点的最终像素补偿值与源图像中该像素点的像素值的和作为融合区域中相应像素点的像素值，完成图像的无缝克隆。