基于區(qū)域劃分與NSCT多聚焦圖像融合研究.pdf

1、多聚焦圖像融合技術(shù)作為信息融合領(lǐng)域重要分支,主要是為了解決由光學(xué)鏡片景深所導(dǎo)致的,對同一場景中的位于不同聚焦平面的多個物體不能同時獲得清晰圖像數(shù)據(jù)這一實際問題,利用該場景多幅不同聚焦點圖像之間的冗余和相關(guān)信息,從而可以獲得具有更高分辨率、更大可信度的清晰圖像。
　　在研究分析了多聚焦圖像成像特點、目前已有的多聚焦圖像融合算法以及主要多聚焦圖像融合效果評價標準的基礎(chǔ)上,針對如下幾個方面進行了研究:
　　(1)理論分析并實驗驗證

2、了非下采樣Contourlet變換(NSCT)多尺度分解的分解級數(shù)對多聚焦圖像融合效果的影響,從而獲得較佳評價效果的分解層數(shù),為后續(xù)NSCT分解級數(shù)的選擇提供了很好理論和實踐支撐。
　　(2)根據(jù)多聚焦圖像和NSCT的各自特性,提出了一種基于區(qū)域分割與NSCT相結(jié)合的多聚焦圖像融合算法,此算法利用多尺度、多結(jié)構(gòu)元的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對多聚焦源圖像進行邊緣信息檢測,通過邊緣信息的區(qū)域能量對多聚焦圖像進行清晰度判定,根據(jù)清晰度可以將源圖像分為

3、清晰區(qū)域、模糊區(qū)域、過渡區(qū)域,對應(yīng)源圖像有清晰區(qū)域的 NSCT的逆變換的高低頻系數(shù)都取之相對應(yīng)的清晰區(qū)域,而對于過渡區(qū)域,其低頻系數(shù)的采用基于源圖像邊緣信息能量加權(quán)的融合規(guī)則,而高頻系數(shù)采用的是絕對值取大法,并運用對比實驗驗證了該算法的可行性。
　　(3)根據(jù)多聚焦圖像經(jīng)過NSCT分解后各層系數(shù)的不同特點,分別針對噪聲圖像和低噪聲圖像提出了兩種改進融合規(guī)則的多聚焦圖像融合算法。對于低噪聲圖像,利用低頻子圖像的形態(tài)學(xué)邊緣信息與高頻系