基于焦点度量与模糊逻辑的多聚焦图像融合算法

摘要：

目的 为了使多聚焦灰度图像融合时保持源图像清晰信息,并有效抑制块效应和重影现象,基于3种不同聚焦测量与模糊推理系统,设计一种焦点度量与模糊逻辑的多聚焦灰度图像融合方案.方法 首先,分别利用空间频率(SF)、改进的Laplacian能量和(SML),以及梯度和(SOG)计算输入灰度图像在像素邻域的局部焦点特征,并利用像素相关性改善对比度,从而得到SF,SML,SOG等3种聚焦度量.其次,根据SF与SML强度关系,建立焦点三态图,结合互补聚焦信息,并进行形态、中值滤波和一致性检查,消除狭窄的鸿沟和突起问题.然后,引入模糊逻辑算子,将每个图像像素的SF,SML图以及SOG作为模糊化的输入,通过模糊规则和去模糊器,生成每个图像的融合权重.最后,根据焦点权重执行加权融合,形成最后的融合图像.结果 实验结果表明,与当前流行的融合方案相比,对于灰度图像,所提算法在融合性能上具有一定的优势,其融合图像具有更好的景深信息,避免了块效应与重影现象.结论 所提算法具有良好的融合质量,能够有效提高灰度图像的分辨率,在图像处理领域具有一定的价值.

关键词：多聚焦图像融合、模糊逻辑、空间频率、改进的Laplacian能量和、梯度和、焦点三态图

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61540007;山西省教育厅自然科学技术研究项目GH-16213

在线出版日期：2018-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：208-215