基于小波域清晰度评价的光场全聚焦图像融合

摘要：

传统全聚焦图像融合以相机多次曝光拍摄的多聚焦图像为基础,光场相机在单次曝光后可计算空间任意深度的重聚焦图像,为后期全聚焦图像的获取提供便利.提出了一种基于小波变换的光场全聚焦图像获取算法,可有效避免传统空域图像融合算法的块效应,获得较高质量的全聚焦图像.该算法通过对微透镜阵列光场相机获得的4D光场数据进行空间变换与投影,得到用于全聚焦图像融合的重聚焦图像,对各帧重聚焦图像进行小波分解提取高、低频子图像集,提出区域均衡拉普拉斯算子、像素可见度函数分别构建融合图像的高、低频小波系数实现图像融合,其性能优于传统的区域清晰度评价函数.实验验证了所提算法的正确性和有效性,采用Lytro光场相机的原始数据计算了融合全聚焦图像,与传统图像融合算法相比,人眼视觉效果更好,客观图像指标也得到了提高.

关键词：光场相机、数字重聚焦、全聚焦、小波变换、拉普拉斯算子、区域清晰度、图像可见度

所属期刊栏目：45

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金;山西省青年科技研究基金;山西省重点学科建设项目;山西省互联网+3D打印协同创新中心;山西省工程重点创新团队;山西省科技创新团队项目;太原科技大学博士启动基金;教育部国家留学基金

在线出版日期：2019-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1848-1854