多聚焦图像融合算法研究
多聚焦图像像素级融合算法研究
多聚焦图像像素级融合算法研究多聚焦图像融合是多源图像融合领域的一个重要分支,主要用于同一光学传感器在相同成像条件下获取的聚焦目标不同的多幅图像的融合处理。
由于聚焦范围有限,光学成像系统不能将焦点内外的所有目标同时清晰成像,导致图像分析时需要耗费大量时间和精力。
多聚焦图像融合是一种解决光学成像系统聚焦范围局限性问题的有效方法,可以有效提高图像信息的利用率,扩大系统工作范围,增强系统可靠性,更加准确的描述场景中的目标信息。
目前,该技术广泛应用于交通、医疗、物流、军事等领域。
多聚焦图像像素级融合是多聚焦图像融合的基础,它获得的原始信息最多,能够提供更多的细节信息。
如何准确定位并有效提取源图像中的聚焦区域是多聚焦图像像素级融合的关键。
由于受图像内容复杂性影响,传统的多聚焦图像像素级融合方法很难对源图像中聚焦区域准确定位,且融合图像质量并不理想。
本论文针对现有多聚焦图像像素级融合方法存在的不足,在空间域内对多聚焦图像像素级融合算法进行了深入研究。
论文主要研究内容如下：1、提出了基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的多聚焦图像融合算法。
根据RPCA构建的低维线性子空间可表示高维图像数据,增强目标特征信息,对噪声具有鲁棒性的特点,将源图像在RPCA分解域的稀疏特征作为PCNN神经元的外部输入,并根据PCNN神经元的点火频率来定位源图像中的聚焦区域,增强了融合算法对噪声的鲁棒性,提高了融合图像质量。
2、提出了基于RPCA与四叉树分解相结合的多聚焦图像融合算法。
利用源图像稀疏矩阵的区域一致性进行块划分,有利于提高聚焦区域信息提取的完整性和准确性。
此外,四叉树分解用树结构存储图像块划分结果,有利于提高源图像递归剖分的效率。
该算法在自适应确定最优分块大小的基础上,利用稀疏矩阵各稀疏矩阵子块的局部特征检测源图像的聚焦区域,抑制了“块效应”对融合图像质量的影响,取得了良好的融合效果。
像素级多聚焦图像融合算法研究
像素级多聚焦图像融合算法研究
在变换域方面,提出了两种基于Q-Shif双树复数小波变换(Q-Shif DT-CWT)的融合算法。
针对低频系数和高频系数的不同特点,算法一分别采用邻域梯度取大(NGMS)和模值取大(MVMS)融合准则进行系数融合。
在算法一的基础上,算法二采用合成图像模值取大(SI-MVMS)准则对高频系数进行融合。
两种融合算法提高了系数选取的准确性,其中算法二融合图像质量更高。
在空间域方面,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的空间域融合算法。
该算法采用NSCT提取源图像细节信息,通过合成图像绝对值取大(SI-AVMS)准则得到融合决策图来“指导”源图像中像素点的选取。
算法利用NSCT良好的细节表现力,克服了传统空间域融合算法在细节表现力上的不足。
由于不存在反变换,避免了对源图像信息的破坏。
在彩色多聚焦图像融合方面,提出了基于NSCT的空间域彩色多聚焦图像融合算法。
该算法根据亮度分量的融合情况“指导”源彩色图像的三个分量中像素点的选取,其中亮度分量采用基于NSCT的空间域融合算法进行融合。
该算法避免了传统融合算法容易出现的颜色失真和模糊现象。
多聚焦图像融合算法的研究
多聚焦图像融合算法的研究SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-分类号：********U D C：******-***-(20**)****-0密级：公开编号：********************大学学位论文多聚焦图像融合算法研究论文作者姓名：申请学位专业：申请学位类别：指导教师姓名（职称）：论文提交日期：多聚焦图像融合算法研究摘要光学成像系统焦距确定后，只有成像在景深区间内的空间点能够清晰成像。
实际应用中对某个场景的物体成像时，由于被照场景中各物体与成像镜头的物距各异，所成的像不是全都清晰的。
为了获取清晰的全场景图像，需要对场景中不同的物体分别聚焦，获取每个物体的图像，并将其融合在一起，即多聚焦图像融合技术。
研究了多聚焦图像融合的基本理论，特别是空间域和变换域的融合方法；阐述了有关小波变换（WT）的融合理论，该办法通过对原始图像实施小波分解，将解析后的低、高频区域作相应的变换，高低频区域分别使用不同的融合规则，然后用修正后的小波子区域融合成新图像。
设计了计算机模拟实验，对几种基于小波的多聚焦图像融合算法进行了模拟并给出了结果评价，实验结果证实了文中方法的有效性。
关键词：多聚焦图像融合；小波变换；图像重构；质量评价；融合规则Theresearchonmulti-focusimagefusionalgorithmAbstractAfterdeterminingthefocallengthoftheopticalimagingsystem,onlywhenimagingin thespacepointofthedepthoffocuscanbeclearlyimaged.Intherealprocessoftheimage-forming,becauseofthedifferenceoftheobjectdistancebetweenthethingsandimaginglens inthescenewhichbefocused,theimage-formingtocertainsceneisnotallclear.Toobtainclearpanorama,wecanrespectivelyfocuso nthedifferentobjectsinthescene,getalltheimagesoftheobjectandmixthemtogether,thisis so-calledmulti-focusimagefusiontechnology.Thebasictheoryofmulti-focusimagefusion,especiallythespatialdomainandtransformdomainfusionmethod;Exp oundedaboutthewavelettransform(WT)fusiontheory,theapproach,theoriginalimageby waveletdifferentiation,willberesolvedafterthelow-frequencyregionforthecorrespondingconversion,high-frequencyregionsareusingdifferentfusionrules,thencorrectedwaveletsub-regionalintegrationintoanewimage.Designofcomputersimulationexperiments,severalf usionalgorithmbasedonwaveletmulti-focusimagesaresimulatedandgivestheresultsoftheevaluation,experimentalresultsconfi rmedthevalidityofthemethod.Keywords:multi-focusimagefusion;wavelettransform;imagereconstruction;qualityevaluation;fusionrul e目录论文总页数：33页1引言11.1课题研究背景及意义 (1)1.2图像融合技术的研究现状及问题 (1)1.3图像融合的层次 (2)1.4论文的内容结构安排 (4)2多聚焦图像的融合算法42.1多聚焦图像成像理论基础 (4)2.2多聚焦图像的融合方法 (5)2.2.1一般常用的融合算法简介 (5)IHS彩色空间的融合算法 (5)Brovey变换算法 (8)加权平均图像融合算法 (9)采用PCA算法的图像融合方法 (9)智能图像融合算法 (11)2.2.2图像的变换域融合方法 (12)金字塔融合方法 (13)基于小波变换的算法 (15)3小波变换融合算法153.1小波变换概述 (15)3.2小波变换分析 (16)3.2.1连续小波变换 (17)3.2.2离散小波变换 (17)3.3二维离散小波变换及其Mallat算法 (17)3.4图像融合的离散多小波变换 (18)3.4.1多小波概念简述 (18)3.4.2多小波变换 (18)3.5小波包算法 (19)3.5.1小波包的定义 (19)3.5.2小波包的分解与重构算法 (20)3.5.3小波包的融合思想 (20)3.6各种方法比较 (21)3.7多聚焦图像融合的规则 (21)3.7.1低频系数融合规则 (21)3.7.2高频系数融合规则 (21)4多聚焦图像融合质量的评价224.1融合图像质量的定性评价 (22)4.2融合图像质量的定量评价 (23)5理论模拟实验结果及分析245.1不同小波分解方法比较 (24)5.2不同分解层数的比较 (25)5.3不同目标图像比较 (27)6总结29参考文献30致谢32声明331引言1.1课题研究背景及意义随着经济的发展，科技的日新月异，各种不同传感器的使用范围逐渐扩大。
多聚焦图像融合算法研究答辩稿-毕业论文-
3 .清晰度 图像在人眼中的清晰程度就是清晰度。
四、实验仿真与主客观评价
1. 基于小波变换的低频取平均值、高频取绝对值最大的算法 步骤1 对各源图像进行DWT分解，得到各源图像的低频分 量和高频分量。 步骤2 对各源图像的低频分量取均值、高频分量取绝对值最 大。 步骤3 对以上得到的高低频分量，经过小波逆变换得到最终 融合图像。
4. 客观评价（如表4-1）
由表中所得仿真数据可知，本章主要研究的基于DWT分 解多聚焦图像融合算法无论在信息熵、空间频率还是清晰 度上都大于平均法及加权平均法，融合效果较为理想，达 到了预期的效果。
结论：经小波变换后所得的融合图像较好地保存了原 始图像中的清晰区域，较单纯的加权平均法取得 了较为满意的效果。
随着科技的进步，多聚焦图像融合技术越来 越多地用于多频谱图像理解、目标识别、机器视 觉及医学图像处理等领域。这一技术定将在现代 医疗、军事侦查、产品防伪及文化艺术方面发挥 愈发重要的作用。
二、融合算法分类与概述
◆ 算法分类与描述 目前像素级多聚焦图像融合算法主要分为两
类：空间域多聚焦图像融合算法和变换域多聚焦 图像融合算法。 1.空间域多聚焦图像融合算法
论文题目:多聚焦图像融合算法研究
指导教师：
■ 班级： ■ 学生： 学号：
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16日
日期：2014L年O6G月O
一、研究概述
◆ 研究背景与意义 自第有一台具光学镜头相机的出现开始，便
出现了能生成场景中物体信息的图像。由于光学 镜头的景深有限，使得在拍摄时很难获取一幅所 有景物都聚焦清晰的图像。这样，多聚焦图像融 合技术应用而生。
（1）基于像素点的融合
多聚焦图像融合方法仿真研究
度不高等问题 ， 为了提高图像 的清晰度 ， 提出了一种改进 的多小波变换多 聚焦 图像 融合算法 。首先利用不 同的小波对待融 合 图像进行小波分解 ， 采用多尺度双结构元对输入图像 进行滤 波， 在融合规则选 择中 ， 采用加权平均法选 择高频系数 ， 采用 绝对值取大方法选择低频 系数 。对多组多聚焦图像进行实验 ， 实验表明采用该方法 能够 更好的保 留图像边缘 信息 ， 融合效 果明显优 于传统 的图像融合方法。 关键 词 ： 图像融合 ； 边缘检测算子 ； 多小波变换 ； 熵值
图像融合 …是信息 融合 的重要分 支和研 究热 点。其 目 的是对多 幅源 图像 的信息进行提取和综合 ， 以获得 对某一地
区或 目标更准确 、 更全 面和更 可靠 的描述 ， 而实现 对图像 从 的进一步分析 和理解 ， 目标 的检测 、 或 识别 与跟踪 。 目前 图
ｆｒ ｔ ｎ ｗｉ ｅ ｔｒｅ ｅ ｔ ，ａ ｄ ｔｅ ｉ ｇ ｕ ｉｎ ｒｓ ｌ ｒ ｅｔ ｒｔ ａ ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌｉ ｇ ｅ ｆ ｓｏ ｔ ｏ ｓ ｏ ｍａ ｉ ｔ ｂ ｔ ｆ ｃｓ ｎ ｈ ｍａ ｅ ｆ ｓ ｅ ｕ ｔ ａ ｅ ｂ ｔ ｎ ｔ ｅｔａ ｉ ｏ ａ ｍａ ｕ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ． ｏ ｈ ｅ ｏ ｓ ｅ ｈ ｉ
中 图 分 类号 ：Ｔ ３Байду номын сангаас１ Ｐ ９ 文 献 标 识 码 ： Ｂ
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基于NSST的SPCNN多聚焦图像融合算法研究
基于NSST的SPCNN多聚焦图像融合算法研究基于NSST的SPCNN多聚焦图像融合算法研究随着科学技术的快速发展，数字图像处理领域得到了广泛的应用和关注。
在实际应用中，多聚焦图像融合技术是一项重要的任务，它能够将多幅聚焦图像融合为一幅全局清晰的图像，提高图像的质量和细节丰富性。
相比于传统的多聚焦图像融合算法，基于NSST的SPCNN多聚焦图像融合算法是一种较为先进和有效的方法。
本文就基于NSST的SPCNN多聚焦图像融合算法进行了详细的研究和分析。
首先，我们需要了解什么是多聚焦图像。
多聚焦图像是指在同一场景下，通过不同的焦距或焦平面位置所拍摄得到的图像。
这些图像在某些区域具有较高的清晰度，而在其他区域具有较低的清晰度。
我们的目标就是将这些图像融合成一幅全局清晰度较高的图像。
传统的多聚焦图像融合算法主要有基于像素的方法和基于频域的方法。
基于像素的方法将多幅图像的像素进行加权平均得到最终图像，而基于频域的方法则是将多幅图像的频域信息进行加权平均。
虽然这些方法在一定程度上可以实现图像融合，但是由于无法准确提取不同焦距下的图像细节信息，其融合结果可能会产生模糊或边缘不清晰的问题。
基于NSST的SPCNN多聚焦图像融合算法能够有效地解决传统方法的问题。
NSST是一种非平稳信号的局部时频变换方法，它能够提取出图像的局部时频信息，从而得到更加准确的图像分析结果。
SPCNN是指分割模型与卷积神经网络相结合的一种图像处理方法，它能够有效地捕捉图像的纹理和细节特征。
基于NSST的SPCNN多聚焦图像融合算法将这两种方法相结合，能够充分利用图像的时频信息和纹理特征，得到更加清晰、细节丰富的融合结果。
具体来说，基于NSST的SPCNN多聚焦图像融合算法主要分为以下几个步骤：首先，对多幅聚焦图像进行NSST变换，得到图像的局部时频信息。
然后，利用SPCNN模型对每个时频区域进行图像分割，得到每个区域的纹理特征。
接下来，将分割和纹理特征信息输入到卷积神经网络中，进行特征提取和融合。
基于滚动引导滤波器的多聚焦图像融合算法
基于滚动引导滤波器的多聚焦图像融合算法基于滚动引导滤波器的多聚焦图像融合算法摘要：多聚焦图像融合算法是图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向。
本文提出了一种基于滚动引导滤波器的多聚焦图像融合算法，该算法利用滚动引导滤波器来提取图像的焦点信息，并通过处理每个像素的多个局部窗口来获得最终的融合图像。
实验结果表明，所提算法在融合多聚焦图像时具有较好的效果和性能。
1. 引言多聚焦图像融合是指将多个具有不同焦点的图像融合成一幅具有较大深度范围的图像。
在计算机视觉和图像处理中，多聚焦图像融合算法应用广泛，可用于医学图像分析、机器人视觉、无人驾驶等领域。
传统的多聚焦图像融合算法通常采用锐化滤波、频域变换等方法，但这些方法存在着一些问题，如图像细节损失、边缘模糊等。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于滚动引导滤波器的多聚焦图像融合算法。
2. 滚动引导滤波器滚动引导滤波器是一种局部处理图像的滤波器，它可以根据局部窗口内的像素值来调整滤波器的参数。
具体而言，滚动引导滤波器包含两个主要步骤：引导滤波和滚动窗口。
引导滤波是利用参考图像进行图像处理的过程，通过参考图像中的像素值来调整滤波器的参数。
滚动窗口则是在图像的局部窗口内进行处理的过程，通过滚动窗口内的像素值来调整滤波器的参数。
3. 多聚焦图像融合算法本文提出的多聚焦图像融合算法主要包含以下步骤：滚动引导滤波器的初始化、多焦点图像的提取、图像融合和结果优化。
首先，通过滚动引导滤波器的初始化过程来确定滤波器的参数。
然后，通过滚动引导滤波器提取每个图像的焦点信息。
接下来，利用提取得到的焦点信息，结合滚动引导滤波器的处理窗口，对多焦点图像进行融合处理。
最后，通过结果优化技术对融合图像进行优化，以进一步提高图像质量。
4. 实验结果为了验证所提算法的有效性和性能，我们在多个数据集上进行了实验。
实验结果显示，相比传统的多聚焦图像融合算法，本文提出的算法在融合图像的细节保留和边缘清晰度方面具有显著优势。
基于深度学习的多聚焦图像融合算法研究
基于深度学习的多聚焦图像融合算法研究基于深度学习的多聚焦图像融合算法研究摘要：随着数字图像技术的快速发展，人们对于图像质量和清晰度的要求越来越高。
然而，在真实世界中，由于拍摄环境、设备限制以及摄影师技术等因素的影响，很难获得完美的图像。
因此，图像融合技术应运而生。
本文基于深度学习的多聚焦图像融合算法进行了研究。
通过在多聚焦图像中融入深度学习的方法，提出了一种有效的图像融合算法，可以提高图像的质量和清晰度。
1.引言在数字摄影技术中，多聚焦图像是指通过不同焦距或焦点设置，拍摄到同一场景的一系列图像。
每张图像都有不同的焦点，导致其中一部分图像清晰而其他部分模糊。
图像融合技术旨在将这些不同焦点的图像合成一张清晰的图像，从而提高图像的质量和清晰度。
2.传统的图像融合算法传统的图像融合算法主要基于局部特征提取和加权融合的方式进行，例如像素级、小波变换和拉普拉斯金字塔等方法。
这些方法多数是基于特定的图像统计学和人类视觉机理，对于一些场景和图像的复杂性无法适应，导致图像融合质量有限。
3.深度学习在图像融合中的应用深度学习作为一种强大的机器学习方法，在图像处理领域取得了显著的成果。
它可以通过学习数据的非线性特征，提取图像的高层次语义信息。
在图像融合中，深度学习可以通过训练神经网络来学习图像的细节和结构信息，从而实现更好的图像合成效果。
4.多聚焦图像融合算法基于深度学习的多聚焦图像融合算法主要包括以下几个步骤：（1）数据预处理：对多聚焦图像进行预处理，包括去噪、图像增强和对齐等操作，以提高后续算法的性能。
（2）特征提取：利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）提取每张图像的特征表示，以获取图像的高层次语义信息。
（3）特征融合：将不同焦点的图像特征进行融合，以得到更全面的图像信息。
（4）重建图像：利用卷积神经网络通过图像特征进行重建，得到一张清晰的图像。
5.实验结果与分析本文针对多聚焦图像融合问题进行了一系列实验，并采用PSNR和SSIM指标评估了算法的性能。
多聚焦图像融合算法
多聚焦图像融合算法张攀【摘要】Multi-focus image fusion is to combine information from two or multiple images of the same scene but different focus points for producing a merged image, which makes fused images more clear. The representative algorithms of multi-focus image fusion are swarm intelligence algorithm fusion methods, which achieve good effect, such as genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) and so on. Currently, the optimization of swarm intelligence algorithms to improve and accelerate the integration of image speed is a major research direction.%多聚焦图像融合,是将两幅(或多幅)对同一场景的各个目标,聚焦不同的图像融合成一幅清晰的新图像.在多聚焦图像融合中,典型的群智能算法图像融合方法取得了较好的效果,如遗传算法、粒子群算法等.目前,对群智能算法的优化改进,加快图像的融合速度是一个主要的研究方向.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2012(028)009【总页数】3页(P59-60,封3)【关键词】多聚焦图像融合;粒子群优化【作者】张攀【作者单位】上海交通大学,上海,200240【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言随着计算机技术、传感器技术以及信息处理技术的不断发展，图像融合作为信息融合的一种强有力的工具，在自动目标识别、军事以及医学图像等领域有着广泛的应用。
基于引导滤波的多聚焦图像融合算法
基于引导滤波的多聚焦图像融合算法基于引导滤波的多聚焦图像融合算法摘要：多聚焦图像融合是在不同的焦点距离下拍摄的多幅图像中，提取出最清晰的目标区域并进行融合的过程。
本文提出了一种基于引导滤波的多聚焦图像融合算法。
首先，对输入的多幅图像进行图像拼接，然后将图像分解为低频部分和高频部分。
接下来，利用引导滤波对高频部分进行边缘保留平滑滤波，并根据引导图像对分解后的低频部分进行加权融合。
实验结果表明，所提出的算法在多聚焦图像融合中具有较好的效果和性能。
关键词：多聚焦图像融合；引导滤波；边缘保留平滑；加权融合1 引言随着数字摄影技术的日益发展，多聚焦图像融合技术得到了广泛的应用。
在多聚焦图像中，不同的焦点距离下拍摄的图像往往存在部分区域模糊不清的问题。
为了获得最清晰的目标区域，需要将多个图像进行融合，突出目标的清晰度。
因此，多聚焦图像融合成为了一个重要的研究领域。
早期的多聚焦图像融合算法主要采用像素级融合或频域融合方法，但这些方法往往会导致图像细节丢失或者产生伪影。
为了解决这些问题，引导滤波方法被引入到多聚焦图像融合中。
引导滤波是一种边缘保留平滑滤波方法，能够在保持图像细节的同时进行滤波操作。
因此，基于引导滤波的多聚焦图像融合算法能够有效地提升图像的清晰度和质量。
2 方法和原理2.1 图像拼接对于输入的多幅图像，首先需要进行图像拼接。
根据图像拍摄时的焦点距离不同，不同区域的图像质量不同，需要将这些图像进行整合。
通过拼接图像，可以获得一张包含所有焦点距离下目标区域的图像。
2.2 图像分解拼接后的图像需要进行分解，分解为低频部分和高频部分。
低频部分包含了图像的整体信息，而高频部分则包含了细节信息。
通过分解图像，可以对不同频率的信息进行独立处理，进一步提高图像融合的效果。
2.3 引导滤波对高频部分进行引导滤波，通过保留边缘信息的同时进行平滑滤波。
引导滤波基于引导图像，在滤波过程中利用引导图像的信息进行滤波操作。
通过引导滤波，可以同时保留图像的边缘细节和纹理信息，避免了常规滤波方法产生的细节丢失或伪影问题。
多聚焦图像融合的理论及算法研究
多聚焦图像融合的理论及算法研究多聚焦图像融合的理论及算法研究摘要：多聚焦图像融合是指将多个对同一场景进行拍摄的图像通过融合算法得到一幅具有更全局清晰度和更高对比度的图像。
本文首先介绍了多聚焦图像融合的背景和意义，然后详细介绍了多聚焦图像融合的理论模型和算法，最后对其应用领域进行了讨论。
1. 引言多聚焦图像融合是计算机视觉领域的一个研究热点，其意义在于通过综合多个对同一场景进行拍摄的图像，提取出其中各个焦点下清晰度和对比度较高的部分，以得到一幅更优秀的图像。
多聚焦图像融合的研究对于改善图像质量、提高图像的清晰度和对比度具有重要意义。
本文旨在探讨多聚焦图像融合的理论及其相关算法。
2. 多聚焦图像融合的理论模型多聚焦图像融合的理论模型主要由以下几个方面构成：2.1 图像采集多聚焦图像融合的基础是通过拍摄多张在不同焦点下的图像来获取到完整的场景信息。
图像的采集需要借助于多焦点摄像机或者通过改变焦距和光圈来实现。
在采集图像时需要注意避免运动模糊或者拍摄角度的变化。
2.2 图像预处理图像采集后，为了使融合算法更好地处理图像信息，需要进行预处理操作。
常见的预处理有：直方图均衡化、噪声去除、梯度增强等。
2.3 图像对齐多个拍摄的图像由于手持拍摄或其他因素的原因可能存在微小的位移或姿态差异，因此需要对图像进行对齐。
图像对齐的目的是将多个图像的对应区域位置对齐，以便进行后续的像素级融合。
2.4 图像融合图像融合是多聚焦图像研究的核心任务，其目标是通过融合算法将多个图像中焦点准确、清晰、鲜明的部分提取出来，并融合成一幅高质量的图像。
常见的图像融合方法有：加权平均法、频域滤波法、小波变换法等。
3. 多聚焦图像融合的算法研究在多聚焦图像融合的研究中，有许多算法被提出并取得了一定的成果。
以下是几种常见的算法：3.1 加权平均法加权平均法是最简单、直观的融合算法，它假设多张图像的清晰部分大小、位置相似，并通过对清晰度进行加权平均来得到最终图像。
多聚焦图像融合方法综述
多聚焦图像融合方法综述摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。
然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。
最后提出了一些图像融合方法的评价方法。
关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法1、引言按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。
图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。
该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。
它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。
Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。
作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。
图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即：（1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙；（2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。
2、空域中的图像融合把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。
NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法
NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法1. 引言- 研究背景- 研究目的- 文章结构2. 多聚焦图像融合算法研究- 多聚焦图像获取方法- 多聚焦图像融合算法分类- 多聚焦图像融合算法评价指标3. NSCT变换- NSCT变换原理- NSCT变换实现方法- NSCT变换特性分析4. 边缘检测算法- 常见边缘检测算法及原理- 边缘检测算法比较- NSCT与边缘检测的结合方法5. 实验结果与分析- 实验设置- 实验结果分析- 实验结论。
6. 结论- 本文的研究贡献- 本文的不足之处- 未来研究方向参考文献第一章节为引言，是文章的开篇，用来介绍研究背景、研究目的以及文章结构等内容。
作为一篇以NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法为研究对象的论文，第一章节也应该清晰地表述这篇论文的研究背景和研究目的，引起读者的兴趣，为后续章节的介绍打下基础。
在研究背景方面，可以从以下两个角度进行介绍：1. 研究多聚焦图像融合算法的必要性：随着科技的不断发展，多聚焦图像融合算法已经被越来越广泛地应用于数字影像处理、机器人视觉、医学图像等领域。
多聚焦图像融合算法可以将多张聚焦图像中的清晰区域提取和合成，生成一张高质量的融合图像，提供更加清晰和细节丰富的信息。
相比于单张图像，多聚焦图像融合技术在成像质量、对比度、颜色等方面展现出更高的优势。
2. 研究NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法的趋势性：在多聚焦图像融合算法的研究中，NSCT与边缘检测算法是目前被广泛应用的技术。
因为NSCT可以提取多尺度、多方向、高密度的图像特征，边缘检测技术能够在多个尺度和方向上获取丰富的边缘特征，这两种算法的结合能够更好地提升图像的质量和清晰度。
在研究目的方面，需要明确文章主要研究的内容：本文旨在探讨NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法模型，并比较实验结果，从而验证其在图像清晰度和质量方面的表现。
同时，本文还希望为多聚焦图像的处理提供一个新的思路和指导。
小波域多聚焦图像融合算法的研究的开题报告
小波域多聚焦图像融合算法的研究的开题报告一、选题背景图像融合技术是当前计算机图像处理领域的热点之一，广泛应用于军事、航天、医学、环境监测、城市管理等领域。
多聚焦图像融合是图像融合技术中的一种，它可以将多幅焦距不同的图像融合成一幅多聚焦图像，保留各幅图像中的清晰区域，具有很高的应用价值。
传统的多聚焦图像融合算法主要集中在空域和频域，但这些算法存在图像失真、计算量大等问题。
小波变换是一种能够将信号分解为不同频率的分量的变换方法，具有多分辨率分析的特点，可用于图像的压缩、降噪、边缘检测等操作。
因此，将小波变换应用于多聚焦图像融合算法中，可以克服传统算法的缺陷，实现更加准确的多聚焦图像融合。
二、选题目的本课题旨在研究小波域多聚焦图像融合算法，将多幅图像融合成一幅清晰度更高的多聚焦图像，达到如下目标：（1）开发一种高效的小波域多聚焦图像融合算法，减少计算量，提升融合质量。
（2）优化算法的图像失真问题，使融合后的图像更加真实、自然。
（3）测试和验证算法在不同场景下的效果，并与传统算法进行对比。
三、主要内容和技术路线本课题的主要研究内容包括以下几个方面：（1）小波域多聚焦图像融合算法的设计基于小波变换的多聚焦图像融合算法，需要对多幅图像进行小波分解，获取各层精细度和模糊度系数，通过系数加权融合得到多聚焦图像。
本课题将研究如何设计合适的小波变换算法，以及如何结合加权函数进行图像融合。
（2）算法的实现与优化实现小波域多聚焦图像融合算法需要进行软、硬件平台的选择和优化，避免算法的计算量过大和内存使用过度。
（3）算法的测试和分析使用公开的数据集对算法进行测试，从视觉效果和定量分析两个角度对算法的性能进行评价。
四、预期成果预期实现以下成果：（1）设计并实现一种高效、准确的小波域多聚焦图像融合算法。
（2）对算法进行测试和验证，明确各项性能指标以及优缺点。
（3）获得多篇会议或期刊论文，并将算法应用于实际场景中。
真实环境下多聚焦图像融合数据集构建及算法测试
真实环境下多聚焦图像融合数据集构建及算法测试摘要：本文介绍了一种基于真实环境下多聚焦图像融合的数据集构建方法，以及一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法测试方法。
首先，本文采集了不同距离和焦距下的多张图片，并使用双目相机进行成像。
然后，利用多帧图像的模糊度和焦点位置信息，实现了多聚焦图像的生成。
接着，本文使用深度学习方法进行多聚焦图像融合，将不同焦点的的图像信息进行整合，生成一张高质量的图像。
最后，本文对算法在真实场景下的测试进行了验证。
实验结果表明，本文提出的方法能够有效地提高多聚焦图像的质量。
关键词：多聚焦图像；深度学习；数据集构建；图像融合；算法测试一、引言多聚焦图像是指同时采集多组焦距不同的图像，并将这些图像融合成一幅均匀清晰的图像。
在现实生活中，人们经常需要拍摄非常重要的场景或物体，照片质量和清晰度非常重要，多聚焦图像融合技术可以提高图像的清晰程度，满足人们的需求。
然而，在多聚焦图像融合中，如何构建一个具有代表性和丰富性的数据集，如何挖掘图像中的深层次信息，目前仍然存在许多挑战和难题。
二、数据集构建在本文中，我们采用Gopro双目相机进行实验，拍摄距离分别为0.5m、1.0m、1.5m、2.0m的物体。
每个距离分别拍摄50张图片，通过调整相机焦距，获得每张图片的模糊度和焦距位置信息。
然后，根据模糊度和焦距位置信息，生成多聚焦图像。
最后，我们将数据集分为训练集和测试集，训练集包含70%的数据，测试集包含30%的数据。
三、算法测试我们采用了一种基于深度学习的图像融合网络，将不同焦点的图像信息进行整合，生成高质量的图像。
我们使用了TensorFlow框架实现了该算法，并在真实场景下进行了测试。
实验结果表明，本文提出的算法能够有效地提高多聚焦图像的质量，并且具有较好的适应性和鲁棒性。
四、结论本文介绍了一种基于真实环境下多聚焦图像融合的数据集构建方法，以及一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法测试方法。
多焦点图像融合方法研究的开题报告
多焦点图像融合方法研究的开题报告
一、选题背景
随着多媒体技术的不断进步和发展，图像处理技术也不断地得到了发展。
多焦点图像融合技术是其中一项研究热点，该技术具有很强的实际应用价值。
多焦点图像融合指的是将拍摄同一场景不同焦距的多张照片，经过融合处理后生成一张清晰且角度广泛的图像，用于快速、准确地还原现实场景。
该技术可以广泛应用于自动驾驶、医学影像、安防监控等领域。
二、研究目的
本研究旨在探索多焦点图像融合的相关技术方法，并应用于实际项目中，以提高图像处理的效率和精度。
三、研究内容与思路
1.多焦点图像融合的原理及基本流程研究。
首先需了解多焦点图像如何进行融合处理，建立图像融合的基本流程，涵盖图像注册、特征提取、权重计算和图像融合。
2.多焦点图像融合的关键技术研究。
针对多焦点图像融合中存在的实际问题，探究其关键技术，如图像的预处理、特征提取的算法、权重的计算方法等，以降低误差、提高精度。
3.算法实现与应用研究。
运用MATLAB等工具，将多焦点图像融合的算法实现，并进行实际应用研究，在不同场景下进行图像处理研究，分析算法的优劣及其应用性。
四、初步结论
多焦点图像融合技术具有很高的实用价值，可以广泛应用于自动驾驶、医学影像、安防监控等领域。
多焦点图像融合技术使用合适的算法
和方法，能够实现对多张图像的融合，从而提高图像清晰度和分辨率，从而更好地还原真实场景。
五、预期贡献
本研究将为多焦点图像处理技术的发展提供更多的思路和方法，为相关应用领域提供更加高效、精准的图像处理技术，并促进图像融合技术在实际项目中的应用。
多聚焦图像融合研究的开题报告
多聚焦图像融合研究的开题报告1.研究背景及意义多聚焦图像融合是一种图像处理技术，它可以将多张焦距不同的图像融合成一张图像。
多聚焦图像融合技术在计算机视觉、机器视觉、图像处理等领域都有广泛的应用。
多聚焦图像融合技术可以用于智能监控监测、医学影像处理、航空航天图像处理和机器人视觉导航等。
因此，多聚焦图像融合技术的研究具有重要的理论和应用意义。
2.研究内容和目标本次研究旨在探究多聚焦图像融合技术，通过综述各种融合算法在不同场景下的优缺点，提出一种高效、准确的多聚焦图像融合算法。
具体包括以下研究内容：(1) 综述多聚焦图像融合技术的研究现状和发展历程，总结各类融合算法的原理和特点。
(2) 提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法，通过构建卷积神经网络模型，实现自适应加权和自适应选择的多聚焦图像融合。
(3) 在常见的多聚焦图像数据集上进行实验，验证所提出的多聚焦图像融合算法的有效性和优越性。
3.研究方法和方案(1) 综述多聚焦图像融合技术的研究现状和发展历程，总结各类融合算法的原理和特点。
此外，该过程还需要对焦距差异度量方法进行研究。
(2) 提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法。
本研究意图采用现代计算机视觉中广泛使用的卷积神经网络方法，构建自适应加权和自适应选择的多聚焦图像融合算法。
(3) 在常见的多聚焦图像数据集上进行实验。
选用经典的Lytro数据集（LFSD）进行测试，并实现定量和定性的评估。
4.预期结果及意义本次研究预期将提出一种新的基于深度学习的多聚焦图像融合算法，该算法将同时改进现有的自适应加权和自适应选择的多聚焦图像融合方法，提高多焦距图像的重建质量和保真度。
经实验验证，在定量和定性指标下与目前广受欢迎的多聚焦图像融合方法相比，所提出的新算法具有更好的准确性和效率，具有较高的理论和实际应用价值。
基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法研究的开题报告
基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着数字图像处理和计算机视觉技术的快速发展，多聚焦图像成为了一种常见且有效的图像获取方式。
多聚焦图像是指在特定场景下，通过调整相机焦距或移动相机在不同位置拍摄同一场景的多张图像，得到焦距不同、聚焦点不同的、具有不同清晰度的多张图像。
多聚焦图像可以更加清晰地反映物体表面的纹理和细节，提供更加充分的信息，有利于后续图像分析、处理和应用。
但是在实际应用中，由于环境的复杂性、图像像素的差异等原因，多聚焦图像之间存在差异，如图像的亮度、对比度、色彩等方面的变化，直接对多聚焦图像进行融合，可能会出现不连续、不自然的过渡或失真的情况。
因此，如何对多聚焦图像进行有效的融合，提高图像的质量和清晰度，成为了图像处理和计算机视觉领域的热点问题之一。
二、研究目标本文旨在研究一种基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法，实现对多张聚焦图像进行有效、自然的融合，提高图像质量和清晰度。
具体研究目标如下：1. 基于SIFT算法提取图像的特征点，对于多张聚焦图像进行配准和对齐。
2. 利用小波变换进行多尺度分析，得到多聚焦图像在不同尺度下的细节信息和边缘特征。
3. 结合多余度小波理论，对多张聚焦图像进行分解和重构，得到逐层分解的图像序列。
4. 基于逐层分解后的图像序列，对每个分解层选取最优的聚焦区域进行融合，得到最终融合图像。
三、研究内容和关键技术本文的研究内容主要包括以下方面：1. SIFT算法的研究和实现2. 小波变换的原理和多尺度分析方法的研究3. 多余度小波的理论和实现4. 基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合算法的研究和实现本文主要涉及的关键技术包括：SIFT算法的特征提取和匹配，小波变换的多尺度分解和重构，多余度小波的理论和应用，以及多聚焦图像的融合算法实现。
四、预期成果本文预期达到以下成果：1. 实现了基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合算法；2. 通过实验验证了该算法的有效性和优越性，比较其与常见的多聚焦图像融合方法的差异和优劣；3. 发表一篇学术论文，交流研究成果。
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本科毕业设计论文题目多聚焦图像融合算法研究专业名称学生姓名指导教师毕业时间毕业 任务书一、题目多聚焦图像融合算法研究二、指导思想和目的要求本题目来源于科研，主要研究多聚焦图像的概念，学习多聚焦图像的常用融合算法，进而实现相关算法。
希望通过该毕业设计，学生能达到：1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力；2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。
三、主要技术指标1．学习多聚焦图像的特点；2．研究多聚焦图像的融合算法；3．实现多聚焦图像的融合。
四、进度和要求第01周----第02周： 参考翻译英文文献；第03周----第04周： 学习多聚焦图像的特点；第05周----第08周： 研究多聚焦图像的融合算法；第09周----第14周： 编写多聚焦图像的融合程序；第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。
五、主要参考书及参考资料1.张德丰.MATLAB 数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，2012.2. 敬忠良. 图像融合——理论与应用[M].北京：高等教育出版社，2010.3. 郭雷. 图像融合[M]. 北京：电子工业出版社，2011.4. 孙巍. 孙巍. 像素及多聚焦图像融合算法研究[D].长春：吉林大学，2008.5. 马先喜. 多聚焦图像融合算法研究[D].无锡：江南大学，2012.学生 指导教师 系主任 __ __设计论文摘要图像融合是将同一对象的两个或多个图像按一定规则合成为一幅图像。
其关键是抽取每幅源图像中的清晰区域，并将这些清晰区域以一定的规则融合起来，从而生成一幅清晰且信息量完整的融合图像。
多聚焦图像融合的具体目标在于提高图像的空间分辨率、改善图像的几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、替代或修补图像数据的缺陷等。
本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关的基本知识，对DWT分解的层数和方向子带的个数对融合结果的影响进行了初步的研究。
并就加权平均法、单层DWT分解、二层及二层以上DWT分解对多聚焦图像的融合进行了算法研究和编程实现，并对这些方法的仿真结果进行了比较分析。
仿真结果表明，基于空间域的加权平均法的融合效果非常一般，在图像的细节表现力方面存在很大的不足；而基于变换域中的小波变换的低频取平均、高频取绝对值最大的融合算法在小波分解层数达到三层时，所得融合图像的性能指标，如信息熵、空间频率和清晰度都较为理想，达到了预期目的。
可见多层DWT分解融合方法具有较高的应用价值，可以将其用于图片的判读分析，如指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原等。
关键词：图像融合，多聚焦图像，加权平均，DWTABSTRACTImage fusion is two or more images of the same object according to certain rules of synthesis of an image. The key is to extract every source image in a clear area, and these rules must be clear and the region to come together. The amount of information to generate a clear and complete fusion image is its ultimate goal.Multi-focus image fusion specific objectives is to improve the spatial resolution of the image, to improve the image geometric accuracy, enhanced features display capabilities, improve classification accuracy, replace or repair the defects and other image data.This paper summarized some basic concepts and knowledge of multi-focus image fusion and did a preliminary study about the impact of DWT decomposition layers and the number of directional subbands related to multi-focus fusion results. And the weighted average method, single DWT decomposition, second floor and the second floor above DWT decomposition of multi-focus image fusion algorithm performed research and programming, and the simulation results of these methods were compared.It was found that the effect of the weighted average method of integration is very general and there is a big shortage in detail expressive aspects of the image.However, based on averaging the low-frequency and getting the largest absolute value of high frequency of wavelet transform fusion algorithm in transform domain performed good when wavelet decomposition level reaches three.The resulting image fusion performed indicators, such as information entropy, spatial frequency and clarity are more ideal to achieve the desired purpose.It is visible that multi-DWT decomposition fusion method has a high value, and its interpretation can be used to image analysis, such as fingerprint recognition, face identification,incomplete pictures recovery and so on.KEY WORDS: image fusion，multi-focus image，weighted average，DWT目录第一章绪论 (5)1.1课题研究的背景和意义 (5)1.2 研究现状及存在的问题 (5)1.2.1 研究现状 (5)1.2.2 存在的问题 (6)1.3多聚焦图像融合技术 (7)1.3.1 多聚焦图像成像特点 (7)1.3.2 多聚焦图像融合层次 (8)1.4 本文章节的安排 (8)第二章多聚焦图像融合的基础理论 (10)2.1多聚焦图像成像原理 (10)2.2 多聚焦图像融合主要算法 (11)2.2.1 空间域多聚焦图像融合 (12)2.2.2 变换域多聚焦图像融合 (17)2.3 多聚焦图像融合质量评价 (19)2.3.1 主观评价 (19)2.3.2 客观评价 (19)2.4 本章小结 (20)第三章基于小波变换的多聚焦图像融合 (22)3.1 引言 (22)3.2 小波变换的基础理论 (22)3.2.1 小波定义 (22)3.2.2 连续小波变换 (23)3.2.3 离散小波变换 (24)3.3 小波的分解 (24)3.3.1小波基的选择与分解层数 (26)3.4算法仿真与结果分析 (26)3.4.1算法仿真 (26)3.4.2融合结果分析 (29)3.5 本章小结 (30)第四章总结与展望 (31)4.1 全文总结 (31)4.2 工作展望 (31)参考文献 (33)致谢 (35)毕业设计小结 (36)附录A (37)附录B (38)附录C (40)附录D (43)第一章绪论1.1课题研究的背景和意义自第一台具有光学镜头相机的出现开始，便出现了能生成场景中物体信息的图像。
而图像融合[1]是将同一对象的两个或多个图像按一定规则合成为一幅图像，以便它比原来的任何一幅更能容易的为人们所理解。
这一技术可应用于多频谱图像理解、目标识别、机器视觉及医学图像处理等领域，在这些场合，同一物体部件的图像往往是采用不同的成像机理得到的。
传统的图像融合方法主要是在时间域通过算术运算实现融合，具有算法简单直观，融合速度快，适合实时处理等优点，但其没对频率变化进行考虑。
而多分辨率图像融合算法则是在频率域实现图像融合。
根据分解形式的不同，多分辨率图像融合算法又可分为多分辨率金字塔方法和小波变换方法。
近年来，基于小波变换的图像融合越来越受到重视。
由于人的视网膜图像是在不同频带上分别以不同算子进行融合，而基于小波分解的图像融合也是以同样方式进行，所以，其可获得与人的视觉特性更为接近的融合效果。
多聚焦图像融合是信息融合的一个重要分支，近年来被越来越多的研究机构所重视。
由光学系统成像原理可知，物体在镜头的共轭物平面时，成清晰的像，处于共轭物平面以外的物体，将呈现出不同程度的模糊，当模糊程度不超过光学系统的景深时，则物体所成的像仍可以看做清晰像。
光学系统的景深指保证在像平面能获得清晰的像的物体在物放空间前后移动的最大距离[2]。
由于光学镜头的景深有限，使得在拍摄时很难获取一幅所有景物都聚焦清晰的图像[3]。
因此仅仅依靠成像系统本身很难解决这一问题。
但是可以加上一些后续处理，就可方便地获取一个场景清晰的图像，即采用图像融合算法。
这一技术定将在现代医疗、军事侦查、产品防伪及文化艺术方面占据愈发重要的地位[3]。
1.2 研究现状及存在的问题1.2.1 研究现状就研究层次和研究算法来看，早期的图像融合由于技术不发达，而且研究的人员较少，因此大多是针对像素级的。
此阶段的方法有滤波法、加权法、IHS变换等。
早期的算法都是属于空间域上的算法，没有很多计算，复杂性较小。