多聚焦图像融合算法研究
多聚焦图像融合算法研究
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。
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。
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。
基于压缩感知的多聚焦图像融合技术研究的开题报告
基于压缩感知的多聚焦图像融合技术研究的开题报告一、研究背景多聚焦技术是一种能够获取物体在不同距离处的不同清晰度图像，并将这些图像进行融合，得到一张清晰、具有深度信息的图像的技术。
传统的多聚焦图像融合技术主要是基于加权平均法或者尺度空间分析法，这些方法对图像质量、图像噪声等有较强的限制性和依赖性。
相对来说，最近提出的基于压缩感知的多聚焦图像融合技术受限制比以往更小，对信号噪声和稀疏性的要求也相应减小，而且具有较高的融合质量和鲁棒性。
二、研究内容本研究计划采用基于压缩感知的多聚焦图像融合技术，探究其在图像融合领域的应用。
具体内容包括：1.基于多聚焦成像原理，获取多张不同清晰度的图像2.利用压缩感知的思想对多张图像进行高效率、低冗余的信息采集，提取多张图像的局部构造信息3.运用压缩感知框架，将稀疏表示算法与多聚焦图像融合的优点结合起来，提高算法整体性能4.对比实验室其他图像融合算法效果，评估本文提出的算法性能三、研究意义本研究计划主要探究基于压缩感知的多聚焦图像融合技术，该技术相较于传统的融合技术具有更高的鲁棒性和融合质量，而且在信号采集和处理的方面具有更高的效率和便捷性。
本研究的意义主要体现在以下几个方面：1.加深对基于压缩感知的图像融合算法的掌握，深入理解相关数学原理和理论2.探究压缩感知理论在多聚焦图像融合中的应用，将其应用于解决图像融合问题3.提出一种高效率、低冗余、高鲁棒性的多聚焦图像融合算法，为今后图像融合领域的研究提供新思路和新方法四、研究方法本研究采用实验分析法与理论分析法相结合的方法，具体步骤如下：1.对多聚焦图像进行分析和处理，提取多张图像的局部构造信息，并将其映射到高维空间中进行稀疏表示2.采用压缩感知的思想对多张图像进行稀疏表示，利用最小化L1范式的优化方法，获得多张图像的稀疏系数矩阵3.根据提取的图像局部构造信息和稀疏系数矩阵，重构出一张清晰、具有深度信息的多聚焦图像4.对于本研究提出的算法，进行多组对比实验，评估算法性能，并分析算法的优点和不足处五、研究预期成果本研究的预期成果主要包括：1.掌握基于压缩感知的多聚焦图像融合技术的相关数学原理和理论2.提出一种高效率、低冗余、高鲁棒性的多聚焦图像融合算法，解决图像融合中的重要问题3.对比分析多种图像融合算法，在图像质量、鲁棒性等方面进行评估，给出一个相对比较准确的定量分析结论4.论文的发表以及图像融合领域理论和应用的更新和提高六、可行性分析本研究采用基于压缩感知的多聚焦图像融合技术，这是一种相对较新的图像融合技术，具有许多发展空间和可持续性，在理论和实验方面都有很多成熟的研究方法和分析手段，具备较高的可行性。
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。
多聚焦图像融合算法的研究
多聚焦图像融合算法的研究分类号：********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The research on multi-focus image fusion algorithmAbstractAfter determining the focal length of the optical imaging system, only when imaging in the space point of the depth of focus can be clearly imaged. In the real process of the image-forming, because of the difference of the object distance between the things and imaging lens in the scene which be focused, the image-forming to certain scene is not all clear. To obtain clear panorama, we can respectively focus on the different objects in the scene, get all the images of the object and mix them together, this is so-called multi-focus image fusion technology. The basic theory of multi-focus image fusion, especially the spatial domain and transform domain fusion method;Expounded about the wavelet transform(WT) fusion theory, the approach, the original image by wavelet differentiation, will be resolved after the low-frequency region for the corresponding conversion, high-frequency regions are using different fusion rules, then corrected wavelet sub-regional integration into a new image.Design of computer simulation experiments, several fusion algorithm based on wavelet multi-focus images are simulated and gives the results of the evaluation, experimental results confirmed the validity of the method.Keywords:multi-focus image fusion;wavelet transform; image reconstruction; quality evaluation; fusion rule⽬录论⽂总页数：33页1 引⾔ (1)1.1 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 (4)2.1 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)2.2.1.1 IHS彩⾊空间的融合算法 (5)2.2.1.2 Brovey变换算法 (8)2.2.1.3 加权平均图像融合算法 (9)2.2.1.4 采⽤PCA算法的图像融合⽅法 (9) 2.2.1.5 智能图像融合算法 (11)2.2.2 图像的变换域融合⽅法 (12)2.2.2.1 ⾦字塔融合⽅法 (13)2.2.2.2 基于⼩波变换的算法 (15)3 ⼩波变换融合算法 (15)3.1 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 (22)4.1 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 (24)5.1 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 (33)1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。
基于小波变换的多聚焦图像融合算法研究
基于小波变换的多聚焦图像融合算法研究赵慧【摘要】将成像条件相同且关于同一场景的聚焦不同的图像,融合成一幅清晰的图像就是多聚焦图像融合方法.这种方法可以有效提高图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性.本文主要研究了基于小波变换的多聚焦图像融合的方法,分别从小波变换的高频域和低频域两个角度讨论了几种典型的多聚焦图像融合方法,利用图像的信息熵、均值、标准差三个参数分析融合后图像的性能,并利用主客观评定结合法对融合后的图像分析了选择不同的小波基函数对融合结果的影响.【期刊名称】《产业与科技论坛》【年(卷),期】2015(014)022【总页数】2页(P57-58)【关键词】多聚焦图像融合;小波变换;性能评价【作者】赵慧【作者单位】天津摩比斯汽车零部件有限公司【正文语种】中文一、引言一般情况下，成像系统无法对同一场景中不同距离的物体都形成清晰的像，因此图像融合应运而生。
图像融合是将同一场景内的多幅图像融合成一幅各处都清晰的图像的过程。
融合后的图像能更好地适合人的视觉感知、满足计算机处理的需求，而且能使图像信息更全面地表现出来，进而提高图像分辨率，使图像更加清晰[1]。
近年来已成功应用于目标识别与跟踪、机器视觉以及医学诊断等方面[2]。
多聚焦图像融合是图像融合的一个典型的研究领域。
多聚焦图像融合的方法可以分为两大类，分别是基于空域的多聚焦图像融合方法和基于变换域的多聚焦图像融合方法。
本文主要研究基于小波变换的多聚焦图像融合方法，从小波变换的高频域和低频域两个角度讨论了几种典型的多聚焦图像融合方法，选择不同的小波基函数对融合结果的影响也不相同。
二、多聚焦图像的融合原理由光学的成像系统理论可以得知，只有在物体齐焦(即物体处于物镜的聚焦平面)状态下，才能得到最清晰的成像，而当物体离开聚焦平面成像时，就会出现一定的模糊现象，所以成像模糊的程度与物体的位置是有直接关系的。
通过调整镜头的位置来采集聚焦在物体不同点位的图像序列。
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。
多聚焦图像融合算法研究答辩稿
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。
五、致谢感ຫໍສະໝຸດ 各位老师的教导与指正，祝身 体健康、工作顺利！！
3.主观评价 （1）加权法所得的融合图像均有模糊区域，效果一般。
（2）单层DWT分解所得的融合图像较平均法和加权平均法 较好，但整体效果不够清晰。
（3）二层DWT分解和三层DWT分解所得的融合图像均较 为清晰，三层DWT分解所得图像更胜一筹。 （4）当DWT分解层数大于三层时，随着分解层数的增加， 所得融合图像的效果会有所增强，但效果不明显；同时会 出现重影等不良影响。 4.客观评价（如表4-1）
(m, n)
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
（1）基于像素点的融合
该类算法是根据各个源图像中对应位置上每个像素点的灰度 特征值进行融合的。计算公式为：
F (m, n) wA (m, n) LA (m, n) wB (m, n) LB (m, n)
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： 日期：2014年6月16日
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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。 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。
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。
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。
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。
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仿真实验
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
算法仿真
近聚焦原图
远聚焦原图
标准原图
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
2层小波分解融合结果
低频平均 高频取大
低频取大 高频取大
低频取小 高频取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
2层小波分解融合结果
低频平均 高频绝对值取大
多聚焦图像融合算法研究
论文绪论 CO N TA N T S
发展背景 研究方法 仿真实验 结果分析
论文总结
论文绪论
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
“
多聚焦图像融合是传感器信息融合的 一个重要分支，它以图像处理为研究 重点；已在各个领域得到广泛应用。
”
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
低频取大 高频绝对值取大
低频取小 高频绝对值取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
论文绪论发展背景研究 Nhomakorabea法仿真实验
结果分析
论文总结
3层小波分解融合结果
低频平均 高频取大
低频取大 高频取大
低频取小 高频取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
3层小波分解融合结果
低频平均 高频绝对值取大
实验 结论
论文总结
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
I
结语
论文综述了多聚焦图像融合的有关算法，并做 了计算机仿真，对融合图像进行了质量评价
II
展望
图像融合还存在待解决完善的问题，需要进一 步的探索
THANKS
仿真实验
结果分析
论文总结
3层小波分解融合结果
低频平均 高频绝对值取大
低频取大 高频绝对值取大
低频取小 高频绝对值取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
结果分析
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
综合上述实验数据分析，可以得出实验中采用小波三 层分解，低频系数选择直接平均法与最大值法，高频 系数选择绝对值最大法的融合规则，得到融合图像质 量效果较好，相比其他方法的RMSE、Grad、PSNR、 对比度变化、标准差的值要更优
低频平均 高频绝对值取大
低频取大 高频绝对值取大
低频取小 高频绝对值取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
2层小波分解质量评价
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
不同图像 3层小波分解融合结果
低频平均 高频取大
低频取大 高频取大
低频取小 高频取大
论文绪论
发展背景
研究方法
结果分析
论文总结
空间域融合算法 此算法在像素空间上仅需对源图像的像素灰度值进行融 合，不需要对图像做任何变换，算法较简单，容易实现。
变换域融合算法 是先将图像作分解变换，得到图像的不同频率信息，根 据一定融合规则进行处理，最后逆变换得到融合图像。
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
空间域算法
1970年，信息融合技术在美国出现，而后，此技术飞 速前进。促使了1976年，图像融合技术的产生。
发展
遥感科学进步与人造卫星的发射，图像融合逐渐受到 重视，进而成为研究热点
前景
多数发达国家大力开展相关研究，我国也进行着探索 工作；其科研成果将推动人类社会前进
研究方法
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
IHS彩色空间变换
加权平均法 对图像的像素灰度值 直接加权平均
PCA
将 图 像 从 RGB 空 间 转 变 到 IHS( 亮度色度饱和度 ) 空间 进行融合处理，将处理结果 返到 RGB 彩色空间
统计特征基础上的多维 正交线性变换，通过降 维把多个分量约化为少 数综合分量的方法
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
变换域算法
金字塔变换 小波域变换
一种多尺度、多分辨率的图 像分解融合方法。 基本思想对图像进行金字塔 分解，然后通过选择系数构成 融合金字塔，再进行反变换得 到融合图像。
小波变换也是多尺度、多分辨率 ( 多通道 ) 的分解重构方法；良好的 时、频域局部化分布特征。
对图像进行小波分解，分解后高 低频分量采用不同融合规则处理， 实行逆变换得到融合图像。
低频取大 高频绝对值取大
低频取小 高频绝对值取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
不同图像 2层小波分解融合结果
低频平均 高频取大
低频取大 高频取大
低频取小 高频取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
2层小波分解融合结果
结果分析
论文总结
图 像 融 合 应 用 领 域
遥感 科学
医学 成像
图像 融合
工业 应用 军事 国防
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
多源图像融合技术的进步，其应用 更为深入，对于国民经济发展和军 事国防建设有至关重要的意义
发展背景
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
产生