结合滤波算子与双尺度分解的多聚焦图像融合

摘要：

针对多聚焦图像融合过程中,如何准确地检测聚焦区域以及克服检测过程中存在的配准错误和噪声敏感问题,提出一种结合滤波算子与双尺度分解的多聚焦图像融合算法.首先,对源图像进行高斯拉普拉斯滤波处理,并将获得的滤波图像与源图像作差分运算,分离出多源聚焦图像的高频信息;然后,利用基于结构的双尺度焦点度量方法对多源图像的边缘与局部高频信息进行分解处理,生成含有边缘互补信息的初始决策图;最后,采用基于一致性检验方法对得到的初始决策图进行分步细化处理,生成融合决策图,并按照逐像素加权平均规则获得融合图像.实验结果表明,与其他聚焦策略相比,该聚焦区域检测方法对不同噪声具有更高的鲁棒性和更强的聚焦区域识别能力,处理时间小于0.5s.

关键词：图像处理、图像融合、高斯-拉普拉斯滤波算子、双尺度分解、梯度协方差矩阵、空间一致性验证

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;昆明理工大学慕课;金课建设项目;金课建设项目

在线出版日期：2021-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：184-195