论文部分内容阅读
多聚焦图像融合通过将同一场景处于不同聚焦区域的信息进行有效地结合,使不同成像距离上的物体能够清晰地呈现在一幅图像中,解决了目前光学成像系统聚焦范围有限的缺陷,从而向人们提供更精确、更全面和更可靠的信息,为目标识别、特征提取与追踪检测等奠定了良好的基础,在数码摄影、计算机视觉、图像分割和显微成像等领域具有广泛的应用前景,具有一定的实际意义与应用价值。引导滤波器作为一种新颖的保边平滑滤波器,具有边缘保持及复杂度较低等特性。论文基于引导滤波器的良好特性,针对目前部分多聚焦图像融合算法中存在的问题,提出了两种基于引导滤波器的多聚焦图像融合算法:(1)基于非下采样Contourlet变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法研究为解决目前部分多聚焦图像融合算法在聚焦物体边缘衔接处产生的伪影问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,采用非下采样Contourlet变换对多聚焦源图像进行多尺度分解;其次,为丰富多聚焦融合图像的边缘信息量,对低频子带系数采用基于边缘信息量的引导滤波加权融合规则,对带通方向子带系数,则提出一种基于显著性信息的引导滤波加权融合规则;最后,进行非下采样Contourlet重构获得多聚焦融合图像。最终的仿真实验结果表明,该算法提取边缘信息的能力得到了有效地提升,减少了伪影的产生,提高了融合图像的质量。(2)基于非下采样Shearlet变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法研究为进一步提高多聚焦融合图像的清晰度和对比度,使融合效果更加地符合人眼视觉特征,提出了一种基于非下采样Shearlet变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样Shearlet变换对多聚焦源图像进行多尺度分解;其次,为提高多聚焦融合图像的清晰度,基于低频子带系数设计了一种基于局部区域改进空间频率的引导滤波加权融合规则,为使融合效果更加符合人眼视觉特性,基于带通方向子带系数设计了一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行非下采样Shearlet重构获得多聚焦融合图像。最终的仿真实验结果表明,该算法使融合图像的对比度、清晰度进一步得到了提高,融合效果也更加符合人眼的视觉特性,是一种行之有效的多聚焦图像融合算法。为了高效、直观地对上述提出的两种图像融合算法的性能进行分析与评价,将另外九种图像融合算法与这两种图像融合算法进行对比,集成设计和实现了多聚焦图像融合系统,该系统的实现对多聚焦图像融合的应用提供了技术支持。