基于区域锐度的多聚焦图像融合

为了获得同一场景内所有物体都清晰的图像,提出一种新的多聚焦图像融合算法。把待融合图像进行分块,构造融合块的清晰度评价函数(区域锐度),根据其区域锐度值,判断融合块应取自哪幅源图像。采用投票选举的方法对融合图像进行一致性校验,对相邻但来自不同聚焦图像的融合块进行加权融合。实验结果证明,与基于小波分解的融合算法相比,该算法速度快、效果好。

非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法

为提高图像融合质量,较好地保留原始图像的光谱特性,避免融合图像光谱退化,提出非下采样Contourlet变换耦合区域特性多聚焦图像融合算法。采用非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对图像进行多尺度精细分解,获取图像多层次分解子带;利用分割块区域能量函数,构造区域能量度量模型,获取区域能量相似系数,判定低频子带对应的加权系数,完成图像低频子带的融合。根据分割高频子带时形成的行列特征,形成区域锐度模型,获取高频子带分割块中的区域锐度值,利用该锐度值建立分割块判定函数,完成高频子带的融合。最后,采用非下采样Contourlet变换的逆变换得到融合图像。结果表明,与已有图像融合算法相比,本文图像融合算法融合质量更好。

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

提出一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合新算法.利用矩阵扩充的方法,给出一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的滤波器分别对两组多聚焦图像作非下采样多尺度分解,对低频子带采用区域能量取大、对高频子带采取区域锐度取大的融合规则来对分解后的子图像进行融合,最后通过小波逆变换得到融合结果图像.实验结果表明,基于该方法的融合结果图像比传统的基于张量积小波的方法具有更高的空间分辨率和清晰度.