框架变换耦合SUSAN的多聚焦图像融合算法

摘要：

为解决当前多聚焦图像融合技术中存在块效应、对比度较低等不足,提出基于框架变换耦合SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)图像融合算法.将所有输入图像分解为低频子带和高频子带,利用最小核值相似区SUSAN构建特征提取函数,得到低频和高频特征系数;基于人类视觉系统(human visual system,HVS)特性,分别建立低频和高频子带的融合准则,利用低频特征作为可见性融合措施,高频特征作为融合的HVS模型的纹理信息;利用逆框架变换合成融合图像.实验结果表明,与当前常用多聚焦图像融合技术比较,所提方法获得的融合图像在信息熵、均方根交叉熵、边缘信息评价因子和峰值信噪比的评价指标具有更大优势,融合图像细节完好,视觉质量更高.

关键词：图像融合、框架变换、最小核值相似区、人类视觉系统、融合准则

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市科技攻关基金项目12ZCKJBX01712

在线出版日期：2017-10-12（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：2425-2431