多聚焦图像融合算法研究答辩稿
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。
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。
一种有效的形态小波多聚焦图像融合算法
Ａｂｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈｅ ｋ ｙ ｐ ｎｔｏ ｕｌｉｆ ｕ ｍ ａ ｅ ｆ ｓｏｎ ｉ ｏ ｋｅ ｐ ｔ ｔｉ ｎｄ ｄｅａ ｌｉ ｏ ｍａ ｉｎ ｏｆｔ ｒｇｉａ ｅ ｏｉ ｆｍ ｔ—ｏｃ ｓ ｉ ｇ ｕ ｉ ｓｔ ｅ ｈｅｏｕ ｌｎｅａ ｔｉ ｎｆ ｒ ｔｏ ｈｅｏ ｉ ｎ ｌ
ｉ ｇ ｅ ｔ ｒ Ａｓｍｏ ｐ ｏ ｏ ｉａ ｖ ｌ ｔｉｔ ｇ ａ ｅ ｈ ｒ ｐ ｒ ｉｓｏ ｕ ｔ ｌｖ ｌｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ ｏ ｅ ｙ ｗａ ｅ ｍａ ｅｂ ｔｅ ． ｒ ｈ ｌｇ ｃ ｌｗａ ｅ ｅ ｎ ｅ ｒ ｔ ｓ ｔ ｅｐ ｏ ｅ ｔ ｆ ｅ ｍ ｌｉ ｅ ｅ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｗｎ ｄ ｂ ｖ — — ｉ ｌ ｔｔａ ｓ ｏ ｍ ｎ ｈ ｏ —ｉ ｅ ｒｆ ａ ｕ ｅ ｏ ｓ ｓ ｅ ｙ ｍｏ ｐ ｏｏ ｙ ｈ ｓｐ ｐ ｒｐ ｏ ｏ ｅ ｌ — ｏ ｕ ｍａ ｅｆ — ｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ａ ｄ ｔ ｅｎ ｎ ｌ ａ ｅ ｔ ｒ ｓｐ ｓ ｅ ｓ ｄ ｂ ｒ ｈ ｌ ｇ ，ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓ ａｍｕ ｔ ｆ ｃ ｓ ｉ ｇ ｕ ｎ ｉ
ｓ ｅ ｔｖ ｌ ． Ｈ ｉ — ｒ ｑｕ ｎｃ ｏｅ ｆｃｅ ｔ ｅ ｔ ｅ ｍ ｅ ｈｏ ｃ ｉｖｉ ｒ ｃ ｉ － ｅａ ｅ ｏ ｒ ｓ ｒ ｅ ｔ ｔ ｉｓ ａ ｐ ｃ ｉｅ ｙ ｇｈ ｆｅ ｅ ｙ ｃ ｆｉｉｎ ｓ ｕｓ ｈ ｔ ｄ ｏｆａ ｈ ｅ ｎｇ ｄｉｅ ｔｏｎ ｒ ｌｔ ｄ ｔ ｅ ｅ ｖ ｈｅ ｄｅａ ｌ ｎｄ
一种改进的基于方向区域能量的多聚焦图像融合算法
中图 分 类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１ ０ －７ ７ ２ １ ） ９０３ －４ ０ ０ ９８ （ ０ １ ０ － １ １０ － －
Ａｎ ｉ ｐ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉｈｍ ｆｍ ｕｌｉｆ ｃ ｓ ｄ ｉ ａ ｅ ｆ ｓｏ ｍ ｒ ｖ ｄ ａ ｇ ｒｔ ｏ ｔ－ｏ ｕ ｅ ｍ ｇ ｕ ｉ ｎ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｉ ｇ ｕｓｏ ｍａ ｅ ｆ ｉｎ；ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ；ｍｕ ｔ－ｏｃ ｉ ｇ ｉ ｇ ｓ ｒｇ ｏ — ｎｅｇ ；ｄ ｒ ｔｏ ｌ ｈ ａ ｔｒｓｉｓ ｖ ｌ ｔｔａ ｓｏ ｍ ｌｉｆ ｕｓｎ ｍａ ｅ ； ｅ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ ｉｅｃｉｎａ ｃ ａ ｃｅ ｉｔｃ ｒ
ｈｇ ￣ｅ ｅ ｃ ｕ ｂ ｎ ｉｈ－ ｑｕ ｎ ｙ ｓ ｂ— ａ ｄ．ｔ ｆ ｉｎ ｃ ｅ ｃ ｅ ｔ ｓ ｅ ｅ ｉ ｄ ｙ ｈ ｍａ ｉ ｈｅ ｕｓｏ ｏ ｆ ｉ ｎ ｉ ｄ ｔ ｒ ｎｅ ｂ ｔ ｅ ｉ ｍ ｘｍｕｍ ｄｒ ｃ ｉｎ ｌ ｅ ｉｎ— ｎ ｒ ｙ ｎ ｉｅ ｔｏ ａ ｒ ｇｏ ｅ ｅ ｇ ｉ
０ 高效 的融 合组合 ， 否则 会造 成效率不 高且 提升效果 不大 的情况 。另 外 ， 统 的基 于 区 传 域特征 的融合规则 虽然考 虑到子 带 的区域相关性 ， 但并 没 有充分利用 到高频 子带 的方 向特性 。因此 ， 本文 通过 分析
ｄｆ ｒ ｎ ｉ ｈ ￣ｅ ｕ ｎ ｙ ｒ ｇｏ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｉｅ ｔ ｎ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｓ Ｅ ｐ ｒ ｎ ｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅｆ ｓｏ ｍａ ｅｏ ｉ ｅ ｅ ｔｈ ｇ 一 ｑ ｅ ｃ ｅ ｉｎ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｒｃ ｉ ａ ｃ ａ ａ ｔｒ ｉ ． ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｗ ｔ ａ ｕ ｉｎ ｉ ｇ ｆ ｆ ｏｌ ｓｃ ｉ ｈ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｒ ｎｏ ｍａｉｎ ｃ ｎｅ ｔａ ｄ ｈ ｇ ｅ ｌ ｒ ｙ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｓ ｍｏ ｅ ｉ ｆｒ ｔ ｏ ｔｎ ｎ ｉｈ ｒｃ ａｉ ． ｔ ｏ ｔ
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。
基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究
180 2020，56（3）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
⦾图形图像处理⦾
基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究
曹 军，陈 鹤，张佳薇 东北林业大学 机电工程学院，哈尔滨 150040
摘 要：针对传统小波变换在图像融合过程中出现边缘模糊、图像失真等问题，提出了一种基于超分辨率的多聚焦 图像融合算法。对所有的源图像进行了双三次插值的单帧超分辨率处理 ，增强源图像对比度等细节信息 ，采用的源 图像为分别进行左右聚焦处理的同一场景中的两幅图像。对这些高分辨率源图像实现了平稳小波变换（SWT），并 将 源 图 像 划 分 为 四 个 子 带 。 针 对 这 些 子 带 所 包 含 源 图 像 细 节 信 息 混 乱 、结 构 信 息 冗 余 等 问 题 ，采 用 了 主 成 分 分 析 （PCA），分别选取源图像各子带的最大信噪比进行图像融合。利用逆平稳小波变换（ISWT）对融合子带进行重构 ， 得到高质量融合图像。为了评定融合后图像的质量 ，选择了无参考图像和全参考图像的两种度量方法来检测融合 后的图像质量。经实验结果表明 ，提出的算法克服了传统小波变换算法在图像融合上的缺点 ，具有边缘清晰 、视觉 感知好、清晰度好、失真小等优点。 关键词：多聚焦图像融合 ；超分辨率 ；平稳小波变换 文献标志码：A 中图分类号：TP391 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0388
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。
基于第二代Curvelet变换的多聚焦图像融合方法研究
基 于第二代 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换的多聚焦 国像 融合 方法研究
山 东省 人 民防 空 办公 室
［ 摘
刘 天钊
要］ 本文针对光 学成像 系统聚焦 范围有 限， 很 难使 得 同一场景 中所有 物体都清晰这 一特 点 ， 将一种 多尺度 几何分析方法—— 第
二代Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 引 入 到 多聚 焦 图像 融 合 之 中 。 本 文 通 过 对 多 幅 多聚 焦 图像 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 后 的 系数 进 行 调 整 ， 再进行 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｉ ｆ ￣ ， ＿ 变
１ ． １连续 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换
图１ ． １ Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 空 间频 域分 块 图
由此 ， 令 Ｍｏ ｔ ｈ ｅ ｒ Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 为 （ ＿ １ ， ） ， 其 傅立 叶变换 （ ） ＝ （ ）， 则
．
在尺 度 ２ ’上 的所 有 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 都可 由 ｐ， 旋转和平 移得 到 。引入 相 同间 隔 的旋 转角 度序 列 ０ ＝２ ７ ｖ Ａ２ ａ ￣ ／ Ｚ ＆ ， ０， １ …， ０ ０ ， ２ ｎ和位 移参 量 序 列 ＝（ ｌ ， ｋ ２ ） Ｅｚ ， 定 义 尺度 为 ２ ， 方 位 角 为 ，， 位置为 ｚ ＝
换得 到结果图像 。实验结果表 明， 基于Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 的多聚焦图像 融合结果好 ， 空 间质量得到显 著提 高。 ［ 关键词 ］ 图像融合 多聚焦图像 第二代 Ｃｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换
０ 、 引 言
当摄像 机对 与镜头相距 不同距离 的多个 目标进 行拍摄 时 ， 常常无 法使多个 目标 同时聚焦 。而利用 图像融合 技术 ， 将 针对不 同的 目标成 像 得 到的多幅不 同焦距 的图像经过融合 处理 ， 提取 各 自清 晰信 息综合 成一 幅新 的全 面清晰 的图像 ， 进而有效 地提高 图像 信息 的利用率和 系 统对 目标 探测识 别的可 靠性 ， 更有利 于人跟的感知 或计算 机的后续处 理。该技术正 日益广泛地应用于计算机视觉 、 数码相 机 、 目标识别等领 域。 图像融 合是将 两个或两 个以上源 图像 信息加 以综合 ， 生成～个新 的有关此 场景更为精 确 、 更 为全面 、 更为 可靠的解 释 ， 而这个解 释是无 法 从单一 图像 中获取 的 。 目前 多聚焦 图像 融合方法 主要有 ： 加 权平均 法、 多分辨塔式算法 、 小波变换法等 。加权平均法是 一种最简单的 图像 融合方法 ， 它不对参 加融合的源图像进行任何变换或 分解 ， 而是直接对 其像素的灰度值进 行加权平均形成一 幅新 的图像 ， 其 优点是简单直观 ， 适 时实时 处理 ， 但 简单的叠 加会 使图像 的信 噪 比降低 。多分辨 塔式融 合算法是 较为常用 的融合算 法。它 的基本 思想是 ， 首先构造输 入 图像 的金字塔 ， 再按一定 的特征选择方法取值来形成 融合 金字塔 ， 然后通过 对金字塔 实施逆 变换 来进行 图像重建 ， 以生成融合 图像 。多分辨塔式 融合算法 虽然简单 ， 但是运算 量大 ， 并且 在金字塔 重建时 ， 有 时会 出现 不稳定性 ， 特别是 当多幅源图像之 间存在 明显差 异时 ， 融合图像会 出现 斑块 。小 波变换法 多聚焦 图像 融合 的主要 思想是 ， 对不 同聚焦图像分 别进行小 波正变换 ， 再根据 一定 的融合 准则选取适 当的低频 和高频小 波系数 ， 然后进行小 波反变换便 可得到融合 后 的清 晰图像 。小 波融合 算 法 由于抽样会引入噪声 ， 并且数据冗余度 大。 针对小波 是在表达二 维图像时具 有各 向同性的缺 陷， Ｄ ｏ ｎ ｏ ｈ ｏ 提 出 了Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 ， 它的各向异性特征非常有利 于图像 边缘 信息的高效表 示 。这一特点使 得 Ｃ ｍ ｗ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 自 １ ９ ９ ９ 年 问世 以来 就受到 了研 究者的 高 度关注 ， 在图像处理方面得到了广泛应用 。 １ 、 第二代 Ｃｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 第一代 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 是在单 尺度 Ｒ ｉ ｄ ｇ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换或 局部 Ｒ ｉ ｄ ｇ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 的基础上构造 的， 用来 描述具有 曲线型奇 异性 边界的对象 。Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 综 合了Ｒ ｉ ｄ ｇ ｅ ｌ ｅ ｔ 擅 长表示的直线特征和 Ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换适 于表 现点状特征 的 优 点 。第 一代 Ｃ ｍ ｗ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 的数 字实现 比较 复杂 ， 需要 子带分解 、 平滑 分块和 Ｒｉ ｄ ｇ ｅ ｌ ｅ ｔ 分析 等一系列步 骤 ， 而且 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 金 字塔 的分解 也带来 了巨大 的数 据冗余量 ， 因此 Ｅ ． Ｊ ． Ｃ ａ ｎ ｄ ｅ ｓ 等 又提出 了实 现更简单 、 更 便于 理解 的快速 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换算法 ， 即第二代 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 。第二代 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换与第一代 Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换 不同的是在实现过程 中没有 引入 Ｒ ｉ ｄ ｇ ｅ ｌ ｅ ｔ 变 换， 而是在频域 中直接给 出了Ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换核的具体表示形式 。
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。
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。
基于NSCT的多聚焦图像融合毕业论文
本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目：基于NSCT的多聚焦图像融合姓名：学院：软件学院系：专业：软件工程年级：学号：指导教师（校内）：职称：指导教师（校外）：沈贵明职称：年月摘要多聚焦图像融合是采用一定的算法将两幅或多幅聚焦不同的图像合并成一幅新的图像。
多聚焦图像融合的关键在于融合方法的特征提取能力。
Contourlet变换是最近由Minh N. Do和Nartin Vetterli首先提出的，与小波变换相比，它是真正的二维变换，Contourlet 在每个尺度提供不同数目的、灵活的方向，能够捕捉图像内在的几何结构，这使Contourlet 能够更好的提取图像的边缘和纹理等特征信息。
然而，由于拉普拉斯和方向滤波器组（DFB）中并非无下采样的，最初的Contourlet并不具平移不变性，这在图像的奇异位置容易产生伪吉布斯效应。
由于基于无下采样的Contourlet (NSCT)具有完全的平移不变性，因此在多聚焦图像融合领域比Contourlet具有更大的优势。
本文以Wavelet变换(WT)和Contourlet变换(CT)等多尺度分析方法为基础，对其原理和性质进行分析，并开展了NSCT 及其在多聚焦图像融合应用领域的研究。
此外，针对多聚焦图像融合，本文比较了多种在变换域提取图像特征的方法，并据此提出了基于NSCT域邻域空间频率（Spatial Frequency）的融合方法，简称NSCT-NSF。
与传统的空间频率算法不同，NSCT-NSF算法并非在空间域内，而是首先对图像进行多尺度多方向分解，再在NSCT变换域内对图像进行特征提取，最后选择特征大的变换系数来重构融合图像。
考虑到NSCT高频子带邻域系数的相关性，我们还对NSCT域内的空间频率算法做了改进，实验结果表明，在客观和主观评价标准上，本文提出的算法要优于典型的基于小波和基于NSCT像素最大值的融合算法。
关键词：图像融合; Contourlet变换; NSCT; 空间频率AbstractMulti-focus image fusion is the combination of two or more different images with different focus to form a new image by using a certain algorithm. The ability to extract feature information is key to multi-focus image fusion. Contourlet transform was recently pioneered by Minh N. Do and Martin Vetterli. Compared with wavelet transform, it is a “true” two-dimensional transform. Contourlet provides different and flexible number of directions at each scale and can capture the intrinsic geometrical structure, which make it possible to better extract feature information such as edge and texture. However, due to the down-sample and up-sample presented in both the Laplacian pyramid and the directional filter banks (DFB), the foremost Contourlet transform is not shift-invariant, which causes pseudo-Gibbs phenomena around singularities. Nonsubsampled contourlet is fully shift-invariant and performs better in multi-focus image fusion than contourlet. In this paper, the principle and characteristic of Contourlet Transform (CT) is introduced and study of NSCT’s application in multi-focus image fusion is developed. In addition, several classical methods directed at multi-focus image fusion for feature extraction is compared. Based on this, we propose a fusion method based on neighbor region spatial frequency (SF) in NSCT domain, NSCT-NSF namely. In contrast with traditional spatial frequency method, the source image is first decomposed to several scales and directions, and then the proposed algorithm is applied to capture feature information in NSCT domain rather than spatial domain, at last the coefficient with larger feature value is selected to reconstruct the fused image. In addition, considering the correlation between neighbor coefficients, we also make some modification on spatial frequency in NSCT domain. Experimental results demonstrate that the proposed algorithms outperform typical wavelet-based and pixel maximum NSCT-based fusion algorithms in term of objective criteria and visual appearance.Key words: Image Fusion; Contourlet Transform; NSCT; Spatial Frequency目录摘要 (1)ABSTRACT (2)目录 (3)CONTENTS (4)第一章引言 (5)第二章小波变换 (6)小波变换 (6)2.1.1小波变换的发展 (6)2.1.2小波变换原理 (7)2.1.3二维小波变换实现框架 (8)小波变换的局限性 (9)第三章 CONTOURLET变换 (9)C ONTOURLET变换的提出 (9)C ONTOURLET变换的原理 (10)3.2.1拉普拉斯塔形分解 (10)3.2.2方向滤波器组（DFB） (11)3.2.3多尺度、多方向分解：塔型方向滤波器组 (15)无下采样的C ONTOURLET（NSCT）变换 (17)3.3.1 NSCT变换原理 (17)3.3.2 NSCT域的邻域和兄弟信息 (18)第四章基于NSCT变换的多聚焦图像融合 (19)基于小波变换的多聚焦图像融合 (19)基于NSCT的多聚焦图像融合规则 (20)4.2.1融合框架 (20)4.2.2融合规则 (21)4.2.2 NSCT域的特征提取 (22)4.2.3特征提取方法的选取 (23)基于NSCT-NSF的融合算法 (25)4.3.1 NSCT-NSF融合规则[22] (26)4.3.2实验仿真和评价 (27)第五章总结与展望 (32)本文工作总结 (32)NSCT应用前景展望 (32)致谢 (34)参考文献 (35)附录一离散小波图像融合代码 (37)附录二“ATROUS”多孔小波图像融合代码 (37)附录三基于NSCT变换的图像融合代码 (39)Contents摘要 (1)ABSTRACT (2)目录 (3)第一章引言 (5)第二章小波变换 (6)小波变换 (6)2.1.1小波变换的发展 (6)2.1.2小波变换原理 (7)2.1.3二维小波变换实现框架 (8)小波变换的局限性 (9)第三章 CONTOURLET变换 (9)C ONTOURLET变换的提出 (9)C ONTOURLET变换的原理 (10)3.2.1拉普拉斯塔形分解 (10)3.2.2方向滤波器组（DFB） (11)3.2.3多尺度、多方向分解：塔型方向滤波器组 (15)无下采样的C ONTOURLET（NSCT）变换 (17)3.3.1 NSCT变换原理 (17)3.3.2 NSCT域的邻域和兄弟信息 (18)第四章基于NSCT变换的多聚焦图像融合 (19)基于小波变换的多聚焦图像融合 (19)基于NSCT的多聚焦图像融合规则 (20)4.2.1融合框架 (20)4.2.2融合规则 (21)4.2.2 NSCT域的特征提取 (22)4.2.3特征提取方法的选取 (23)基于NSCT-NSF的融合算法 (25)4.3.1 NSCT-NSF融合规则[22] (26)4.3.2实验仿真和评价 (27)第五章总结与展望 (32)本文工作总结 (32)NSCT应用前景展望 (32)致谢 (34)参考文献 (35)附录一离散小波图像融合代码 (37)附录二“ATROUS”多孔小波图像融合代码 (37)附录三基于NSCT变换的图像融合代码 (39)第一章引言多聚焦图像融合是指对经过不同传感器得到的同一目标聚焦不同的图像进行一定的处理，形成一幅满足特定需求的图像的技术，从而提高对图像信息分析和提取的能力。
一种新的结合SVM和FNN的多聚焦图像融合算法1
一种新的结合SVM和FNN的多聚焦图像融合算法徐海安吉尧摘 要：针对基于分块的图像融合中分块裂痕和实际融合特征的不确定等问题，提出一种结合支持向量机（SVM ）和模糊神经网络（FNN ）的多聚焦图像融合新方法。
首先，通过模糊C 均值聚类（FCM ）和SVM 获得FNN 的网络参数，利用构建的模糊神经网络，将分割的图像块分成清晰区域、模糊区域和过渡区域三类；然后用模糊神经网络的反模糊化输出作为权值因子对三类区域进行加权融合，输出融合的多聚焦图像。
最后，通过均方根误差、平均绝对误差和峰值信噪比等指标对多种融合算法进行融合质量评价。
实验结果表明，提出的融合算法鲁棒性和计算性能较好，基本满足实际图像融合的需求，且融合质量评价也表明本文方法优于现有的融合算法。
关键词：多聚焦图像融合；特征级图像融合；模糊神经网络；支持向量机TP391 ：AAbstract：To deal with the problems of cracks among blocks and the uncertainty of real characteristics of image fusion based on block， this paper proposed a new multifocus image fusion method by combining support vector machine （SVM）wits fuzzy neural network （FNN）. Firstly， FCM and SVM were used to obtain the parameters of FNN and the block was divided into clear， blurring andtransitional zones based on the FNN. Then the three classified areas were merged with weighting to get the fused multifocus images， where the weight factors were obtained as the defuzzication outputs of the fuzzy neural network.Finally， the qualities of various fusion algorithm were evaluated by the root mean square error（RMSE）， the mean absolute error（MAE） and peak signal to noise ratio（PSNR）. The experimental results show that the proposed fusion algorithm has good robustness and computing performance， which basically meets the demand of practical image fusion， and the fusion quality evaluations illustrate that our method has an advantage over the existing fusion algorithm. Key words：Multifocus image fusion； Featureleave image fusion； FNN； SVM1 引言.图像信息融合是信息融合的一个重要分支，通过对同一场景下多个传感器获取的图像信息进行有机的综合，生成信息量更加全面、精确、完整的图像，以弥补单一传感器获取信息的局限性[1]。
基于小波变换的像素级图像融合算法研究答辩稿
1 其它 的红外和可见光图像，其融合结果图中出现了较多的纹波（如“OCTEC”字的周围），相比之下本章方法的融合结果图则较为清晰，边缘特
2 征更为明显(如右侧楼宇的窗户），因此从融合结果和性能指标来看，本章方法的结构失真更小，更符合人眼的视觉特性。
合成模块：
D j , F ( m , n ) w j , A ( m , n ) D j , A ( m , n ) w j , B ( m , n ) D j , B ( m , n )
匹配测度：用以表示输入图像的多分辨率分m 析' L 系,n 数' 间K 的匹配或相似程度。
M(m ,n ) p (m ',n ')(D | (m m ',n n ')| |D(m m ',n n ')|) 它 它的的主主要 要特 特点 点是 是j,对 对A 信 信号 号B 的的局 局部 部特 特征 征表 表征 征能 能力 力强 强， ，因 因此 此， ，小 小波 波变 变换 换在 在许 许多 多领 领域 域都 都得 得到 到了 了成 成功 功2 的 的应 应用 用。。
活性测度：能够提取输入图像多分辨率分析系数某
1
种特征信息，从而用于决定哪幅输入图像的特征信
息更为明显。
2
匹配测度：用以表示输入图像的多分辨率分析系数
间的匹配或相似程度。
决策模块：算法的核心，输出量决策因子控制着输入
3
图像多分辨率分析系数的合成，用于计算融合图像的
分解系数。ຫໍສະໝຸດ 4合成模块：指对输入图像的多分辨率分析系数的合并，从
1 当 M (m,n)T且 a (m,n)a (m,n) 算机视觉、目标识别等领域成为研究热点
j,A B
图像融合中期答辩
信息合成与优化
将提取出的信息进行合成 和优化，形成新的融合图 像，提高图像质量。
图像融合的方法
基于像素的融合方法
直接对像素值进行加权平均、取最大 值、取最小值等操作，简单易行，但 效果一般。
基于特征的融合方法
先对图像进行特征提取，再对特征进 行融合，可以更好地保留图像的细节 和结构信息。
基于多分辨率的融合方法
多源图像融合
02
研究如何将来自不同传感器、不同视角、不同时间等来源的图
像进行融合，以获得更丰富、更准确的图像信息。
图像融合应用
03
研究图像融合技术在目标检测、跟踪、识别等领域的应用，提
高相关系统的性能和稳定性。
已完成工作
01
完成了图像融合基本原理和技术的研究，包括图像预处理、特 征提取等步骤。
02
目的
提高图像的分辨率、清晰度、对 比度等，改善图像质量，为后续 的图像分析和处理提供更好的基 础。
图像融合的原理
01
02
03
多源图像信息融合
将来自不同传感器、不同 时间、不同角度的多个图 像进行信息融合，形成一 个综合的、全面的图像。
信息提取与处理
通过一定的算法和技术， 从各个源图像中提取出有 用的信息，如边缘、纹理、 色彩等。
采用多尺度融合策略
在融合过程中，采用多尺度融合策略， 既保留了源图像的细节信息，又避免
了细节丢失问题。
色彩平衡和校正
在融合之前，对源图像进行色彩平衡 和校正处理，确保各图像具有一致的 色彩和亮度。
优化计算效率
通过并行计算、优化算法等方法，提 高图像融合算法的计算效率，满足实 时应用的需求。
05
中期答辩总结与展望
图像融合中期答辩
我的研究
图像融合
我的研究
图像融合
我的研究主要是对图像拼接技术中的关键技术 图像融合技术所做的研究，首先介绍了图像拼 接技术的概念，研究现状，特点和应用领域， 研究图像拼接技术的重要意义,然后分析了图像 拼接的基本流程，主要介绍图像融合技术，分 析和总结了目前主流的融合方法。
我的研究
图像融合
图像拼接技术是通过软件处理技术将不同传感 器或同一传感器在不同位置、视角和时间获得 的关于同一场景的多幅图像合成为一幅图像的 过程，其目的是为了把一系列的真实的图像拼 接成一幅更宽的全景图像，而图像配准和图像 融合是图像拼接的两个关键技术。 图像融合技术是是在图像配准的基础上用来消 除由于几何校正、动态的场景或光照变化引起 的相邻图像间的强度或颜色不连续问题，将两 幅或多幅经过匹配确定出带重合区域的拼接图 像进行融合得到拼接重构的平滑无缝的全景图 像。
MATLAB
实验方案设计 采用MATLAB仿真软件 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要 面对科学计算，可视化以及交互式程序设计的
高科技计算环境。在数据处理，图像处理，经
融分析等发面有着广泛的应用。 此次实验使用的MATLAB版本为R2011B
下一步研究计划
谢谢
研究背景
国外具有代表性的是是由微软研究院的Richard Szeliski在1996年提出的，采用LM算法的基于运 动的全景图像拼接模型，通过求出图像间的几何 变换关系来进行图像配准。由于此方法效果较好， 收敛速度快，且可处理具有平移、旋转、仿射等 多种变换的待拼接图像，因此也成为图像拼接领 域的经典算法，Richard 也从此成为图像拼接领 域的奠基人，他所提出的理论已经成为一种经典 理论体系，直到今天仍然有很多人在研究：
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3.主观
（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）
3.清晰度
( M 1)( N 1) 1 g ( M 1)(N 1) 1
(
f ( x, y) 2 f ( x, y) 2 ) ( ) x y 2
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。 2.实验仿真结果
三、主要客观评价性能指标简介
1、信息熵（E）
E pi l og2 pi
i 0
L 1
信息熵用来描述一幅图像所含信息量的大小。一般来说，熵 值越大，图像所含的信息量就多，融合效果就越好。 2、空间频率（SF） SF RF 2 CF 2
其中RF和CF分别代表行频率和列频率，M×N为图像的大小。
其中，A，B为源图像。基于像素点的融合算法示意图如图2-1所 示。
（2）基于分块的融合算法 该算法能够准确地提取源图像的清晰区域，保留有用信息 ，提高了像素点之间的相关性。其融合示意图如图2-2。
2.变换域多聚焦图像融合（主要介绍小波变换算法） 经小波分解的低频子带包含了图像的主要信息，占整 个图像的大部分能量；高频分量包含了图像在不同尺度、 不同方向上的细节信息。其融合示意图如图2.3所示。
(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。
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
感谢各位老师的教导与指正，祝身 体健康、工作顺利！！