多聚焦图像融合算法的研究汇编
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。
基于平均梯度的多聚焦图像融合方法研究_陈超
第24卷第2期2009年4月山东建筑大学学报J OURNA L OF S HANDONG JI AN Z HU UN I V ERS I TYV o.l 24N o .2A pr .2009收稿日期:2008-10-30作者简介:陈超(1982-),男,山东成武人,山东科技大学测绘科学与工程学院在读硕士,主要从事遥感图像处理与分析研究.文章编号:1673-7644(2009)02-0133-05基于平均梯度的多聚焦图像融合方法研究陈超1,江涛1,2,徐文学1(1.山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266510;2.山东科技大学基础地理与数字化技术山东重点实验室,山东青岛266510)摘要:平均梯度反映图像中微小细节反差和纹理变化特征。
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显现这一特点,将平均梯度引入到多聚焦图像融合之中。
首先将图像进行分块,然后计算每一块的平均梯度,根据平均梯度大小对相应块的像素进行处理,最后得到同一场景中所有物体都能清楚显现的融合图像。
本文通过对多幅多聚焦图像进行融合和实验分析,以此来验证算法的有效性,对基于平均梯度的多聚焦图像融合算法性能进行了评价和分析,结果表明该算法是切实可行的,在多聚焦图像融合中可以取得较好的效果。
关键词:多聚焦图像;融合;平均梯度;质量评价中图分类号:T P391.4 文献标识码:AR esearch on mult-i focus i m age fusion m ethods based on m ean gradientCHEN Chao 1,JI A NG Tao 1,2,XU W en -xue1(1.Schoo l of G eoma ti cs ,Shandong U n i versity o f Sc ience and T echno l ogy ,Q i ngdao 266510,Ch i na ;2.L abo ra t o ry o f Funda m ental G eographic In f o r m ati on and D ig ital T echno logy ,K ey L aboratory of Shandong ,Q i ngdao 266510,Ch i na)A bstract :M ean gradient re flects d ifferences o f details and variations of characteristics o f tex t u re in the i m age .As the focusing range o f optica l i m ag i n g syste m is li m ited ,it is difficult to m ake all the ob jects clearly sho w ed i n the sa m e scene .So the m ean g radient is supposed to be applied in the f u si o n of mu lt-i focus i m age .First source i m ages are deco m posed i n to blocks by d ifference size ,and then each block s m ean grad ient is co mpu ted ,Further m ore ,p i x e l is processed by use of t h e size ofm ean grad-i en.t Fina ll y fusi o n i m age is obtained w ith all the ob j e cts clearl y sho w ed .In order to verify the effec -tiveness of this approach ,the au t h or m akes a study w ith fusion approach and experi m enta l analysis through m ult-i focus i m ages .Th is article stud i e s t h e perfo r m ance eva l u ation o f the proposed m ult-i focus i m age f u si o n algo rithm based on the m ean grad ien.t The result sho w s that th i s m e t h od i s practi c al wh ich can pr oduce good effect i n the m ult-i focus i m age .K ey words :m ult-i focus i m age ;fusion ;m ean grad ien;t qua lity m easure m ent0 简介光学传感器(数码相机等)对某一场景进行成像时,由于场景中不同目标与传感器的距离不同,要获取同一场景中所有物体都清晰的图像是很困难的。
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。
R--基于自动聚焦算法的多聚焦图像融合
1/ M, p =0 ap =
aq = 1 / N , q = 0
2 /M , 1≤p≤M - 1
2 /N , 1≤q≤N - 1
其中
B
p,
称为矩阵
q
A的
DCT系数 。DCT是一种可逆变换
,其
逆变换为
Am n
M -1
=∑ p =0
N -1
∑
q =0
ap
a
qB
p,
q
co
π s
(
2m + 2M
1
)
是 Ai 和 Bi 的 DCT变换系数矩阵 。 (3)空间一致性检测及图像子块的变换域融合 。 l为来自
Ai 的融合图像子块变换系数的个数 , k为来自 Bi 的融合图像 子块变换系数的个数 ; DFi 为图像子块的 DCT变换系数矩阵 ; 按多数原则设计的空间一致性检测阈值为 Th。
k = 0; l = 0; for x = 1 to m for y = 1 to n if abs(DA i ( x, y) ) > = abs(DB i ( x, y) ) l = l + 1; else k = k + 1; end end end if l > = Th DFi = DA i; / /融合图像子块来自图像 A elseif k > = Th DFi = DB i; / /融合图像子块来自图像 B else for x = 1 to m fo y = 1 to n if abs(DA i ( x, y) ) > = abs(DB i ( x, y) ) DFi ( x, y) =DA i ( x, y) ; else DFi ( x, y) =DB i ( x, y) ; / /融合图像子块由图像 A 与图像 B 中最大特征组成 end end end end
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DT-CWT的多聚焦图像的融合
ｇ ｏ ｅ ｏｍａ ｃ ｆｕｊｃｖ ｖ ｕｔ ｎ， ｏ ｄｖｓａｅ ｅｔｏ ｏｊｃｖ ｄＴ ｅｅ ｉｉｔ ｆ ｓ ｎｒｌ ｏ ｄｐｒ ｒ ｎｅｏ ｂｅｔ ｅ ａ ａｏ ｇ ｏ ｉ ｌ ｆ ｃ ｆ ｂｅｔ ｅ ｎ ｈ ａ ｂ ｉ ｏ ｆ ｉ ｅ． ｆ ｓ ｉ ｅｌ ｉ ｕ ｓ ｉ ａ ｆ ｓ ｌ ｙ ｕ ｏ ｕ
Ｅ（ ） （ ） ＋Ｙ ／，：∑ ｆ ，＋） ｘ ， 七 ， ］
ｆ ∈一 ， ， （ｌ ） ｔ １
（ ２）
式 中， （． 为 ３ ３矩 阵， 表 示 图 像 ｆ） × ， ｊ ｝
取最 大 （ Ｍ ）的 融合规 则 ，因为高频 分解 系数 对 （ （， 在２ 分辨率下的尺度系数。 Ｃ 几 Ｂ ） 应 图像的边缘 、纹理 等细节信息 ，像素绝对值 是对
ｌ ａ￣ ｄ ｎｒ ｏｅ ｅｔｅ ｍ ａ ｒｏ ｎｅ ｅｃ—ｅｔ ．ｈｎｂｅ ｎｈ ｌ ａｗｉ ｔ ｍ ｉ ｄ ｏｌ ｔ ｉ ｔａ ｓ ｃｖｌａａ ｅｕｅ ｆｏｖｒ ｎｅｒａｄＴｅ，ａｄｏ ｅｕｓ ｔ ｅ ｈ ｄ ｏ ｂ ｅ ｃ ａ ｅ ｔ ｒｐ ｉ ｙ ｓ ｃ ｇ ｉ ｓ ｌｅ ｓ ｔ ｒｅｔ ｇ ｅ ｃ ｎ ｈ
关键字 ：图像融合 ；离散小波变换 ；双树复小波变换 ；差模补偿
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文 献 标 识 码 ：Ｂ
Ｍ ｕｌｉ ｏｃ ｍ ａ ｕｓｏｎ ｅ ｈｏｄ ｂａ ｅ ｎ Ｔ— ｔ—ｆ ｕｓｉ ｇｅ ｆ ｉ ｍ ｔ ｓｄｏ Ｄ
ＣＷ Ｔ
Ｌ ｈ ａ ｇｕ ， ｅ ｇＧ ａ ｇ ｕ ｉ ｕ ｎ ｊｎ Ｚ ｎ ｕ ｎ ｙ Ｓ （ ｈ ｒ ｉｅｓ ｙ ｆ ｈｎ ｆｒ ｄ ｎ ａ ｄＣ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎ ｅ ｇ ｅ ｒ ｇｃ Ｈ ｇ ， ａ ｕ ｎＳ ａ ｘ ３ ０ １ Ｃｈｎ ） Ｔ ｅ Ｎｏｔ Ｕｎｖ ｒ ｔ Ｃ ｉａ ｎｏｍａ ｏ ｏ ｈ ｉ ｏ Ｉ ｎ ｎｃｉ ｉ ｅｉ ｅ ｅ Ｔ ｉ ａ ｈ ｎ ｉ ０ ５ ， ｉ ａ ａｏ ｎ ｎ ｎ ｏ ｙ ０
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。
多聚焦图像融合
目录第一章引言 (1)第二章图像融合简介及 (3)常用的融合方法 (3)2.1 图像融合简介 (3)2.2 国内外研究现状 (4)本章小结 (6)第三章开发平台Visual C++ (7)3.1 框架和文档—视结构 (7)3.2 消息映射 (7)3.3 Visual C++可视化编程 (8)3.4 Visual C++的优点 (9)本章小结 (9)第四章设备无关位图(DIB) (10)4.1 DIB的数据组织 (10)4.2 操作DIB (12)4.3 显示位图 (13)本章小结 (13)第五章加权平均法 (14)5.1 算法简介 (14)5.2 算法实现 (14)5.3 融合结果 (15)本章小结 (16)第六章 Top-hat算子实现图像融合 (17)6.1 Top-hat算子及其相关知识 (17)6.2 算法介绍 (22)6.3 算法实现 (23)6.4 融合结果 (26)本章小结 (28)结论 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)摘要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，并就加权平均法和形态学top-hat算子对多聚焦图像的融合就行了算法研究和编程实现。
并对这两种方法的实验结果进行了比较分析。
结果发现，加权平均法的融合效果非常一般，而形态学top-hat算子融合方法的融合结果明显优于加权平均法，而且融合效果也比较理想。
可见top-hat算子融合方法具有优越的性能，可以将其应用于多幅卫星图片的合成分析和图像清晰等很多方面，拓宽了top-hat算子的应用范围，增加了其应用价值。
关键字：图像融合，加权平均法，数学形态学，top-hat算子AbstractThis article summarizes some basic concepts and the correlated elementary knowledge in multi- focusing image fusion, and it has a good algorithm research and programming realization in weighted mean method and morphology top-hat operator to multi- focusing picture fusion. And it has carried on the comparative analysis to these two methods’experimental result. The result is that the effect of fusion in weighted mean method is extremely general, but the fusion result of the morphology top-hat operator fusion method obviously surpasses the weighted mean method. And the fusion effect is ideal too. Obviously the top-hat operator fusion method has the superior performance, which was allowed to apply in many satellites picture synthesis analysis and the picture clear and so on. It has opened up the top-hat operator application scope and increased its application value.Keyword: image fusion weighted mean method morphology top-hat第一章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。
多聚焦融合算法综述杨秋慧宁荣华方迎君
多聚焦融合算法综述杨秋慧宁荣华方迎君发布时间：2021-12-08T08:30:00.788Z 来源：《探索科学》2021年10月上19期作者：杨秋慧宁荣华方迎君[导读] 图像融合是一种将源图像（即多模态、多聚焦等）进行组合以获得信息量更大的新图像的技术。
梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室杨秋慧 543002梧州学院大数据与软件工程学院宁荣华方迎君 543002摘要：图像融合是一种将源图像（即多模态、多聚焦等）进行组合以获得信息量更大的新图像的技术。
多聚焦图像融合算法结合了具有不同聚焦部分的不同图像。
图像融合的应用领域包括遥感、医学等。
本文介绍了各种多聚焦图像融合算法，采用不同的方法识别聚焦区域并将它们组合在一起以获得增强图像。
这些算法使用不同的聚焦度量，如图像的空间频率、能量、拉普拉斯算子等。
最后，对这些算法的性能进行了分析。
1 引言多聚焦图像融合算法将多幅图像序列组合在一起，得到场景中每个部分都是聚焦状态的图像[1]。
算法的主要目的是获得更高质量的信息表述。
图像融合过程分为像素级、特征级和决策级三个层次。
像素级是图像融合的低级别，直接对成像传感器输出时获得的像素进行处理。
像素级融合的优点是检测不需要的噪声，复杂度低，易于实现，但这些方法对错误配准非常敏感，并会丢失部分细节信息从而导致模糊效果[2]。
对从源图像中提取的特征执行特征级融合操作，实现图像信息压缩，提高算法效率[3]。
特征级融合可用来克服配准错误和噪声敏感的问题。
常用的特征级融合方法有基于区域的融合方法，I.De 等人[4]采用了分割方法是基于图像中的过渡区域，改善分块不合理的问题，或是对源图像按照规则划分出聚焦区域，再通过融合规则进行融合[],但若算法不能准确分割聚焦区域，则会出现图像不连续的现象，将导致最终融合效果不佳。
决策级是层次最高的融合方法，将图像的大小、形状、对比度等特征进行组合和分类，根据图像特征描述符对结果进行分析处理，得到最终融合结果[5]。
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。
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]。
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。
基于相干性的多聚焦图像融合算法
基于相干性的多聚焦图像融合算法雒芬;张霄宏;苗春利【摘要】为提高多聚焦图像的融合效果，提出一种基于相干性的融合算法。
该算法对源图像进行离散小波变换，利用高频小波系数构造结构张量矩阵，通过矩阵特征值定义反映局部几何信息的相干性并建立融合策略。
实验结果表明，该算法得到的融合图像在主观视觉效果和客观量化指标方面均有良好的表现，提高了融合的视觉效果。
%In order to further enhance the effect of multi-focus image fusion, a coherence based algorithm is presented. With the high-frequency coefficients after the discrete wavelet transform, a structure tensor matrix is calculated. The coherence defined by the eigenvalues of the structure tensor conveys the local geometrical features and is used for device a new fusion rule. The exper-imental results on test images demonstrate the performance of the proposed method quantitatively and visually.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)010【总页数】3页(P170-172)【关键词】多聚焦图像融合;小波变换;结构张量;特征值;相干性【作者】雒芬;张霄宏;苗春利【作者单位】河南理工大学计算机科学与技术学院，河南焦作 454000;河南理工大学计算机科学与技术学院，河南焦作 454000;河南黄河河务局，郑州 450004【正文语种】中文【中图分类】TP391多聚焦图像融合是图像融合的研究内容之一，它是指在相同的成像条件下，镜头聚焦目标不同的多个图像，通过融合得到一个聚焦度清晰的图像。
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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.Key words: 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。
不同传感器的成像机理、使用功能、工作范围、运行环境等要求不尽相同，用以完成不同的工作。
现在多数集成系统，集成了大量的传感器，系统获取信息方式多样化，收集的数据量也急剧上升，以前处理信息的手段已不再合适，必须寻找新方法、开发新技术解决遇到的新问题。
所谓的图像融合的基本意思是指利用多数传感器图像的数据、信息归纳，即是将源图像中的可利用的信息加以合成，因而使取得的图像更加清晰[1]。
它的基本思想是采用一定的算法，把同一场景中不同图像传感器取得的图像融合成新的图像，使融合的图像信息更丰富、识别性更好，更符合人机视觉特征。
多源图像相比单一图像的融合效果更好，是因为有信息的冗余、互补性等优点。
多源图像融合能够获取多方面的信息，能够增加系统运行的平稳度和容错性、可信度；减少了信息传输量，对传感器的性能、通信系统条件有所下降。
近年来，图像数据与信息的融合得到了大量的实际应用，科研成果已涉及到计算机视觉、目标识别等范围。
其中在军事方面，精确制导、自主式炮弹、侦察设备等领域图像融合技术已成为最具影响力的新科技；其民用领域，图像融合可用于金属探伤、产品设备检测等方面；在医学方面，适用在医学图像成像的判断、MRI、CT、CAS等；还用于信息加密、智能交通、安全监控、GIS等领域。
随着图像融合技术的进步，实际应用会更加普及，对推动经济发展和建立现代化的军事国防意义非凡。
1.2 图像融合技术的研究现状及问题信息融合技术开端于1970年左右的美国。
此后，信息融合的技术飞速前进，并成为多种科技相互结合的新学科。
图像融合应用最早的是法国的Daliy等人将合成的图像对地质实行了一定程度上的解释；进入80年代，一些学者和科研人员渐渐重视图像融合技术，并将其用于剖析和处理各种不同的问题；到了90年代后期，遥感卫星的成功发射图像融合技术从此有了牢固的工程基础，并逐渐成为研究的热门。
近年来，图像融合技术已成为计算机视觉、自动控制、机器人、目标跟踪等领域的关键技术之一。
在遥感、GIS、反恐检查、军事建设以及农产评估、医学成像解析、环保、灾害检测等领域有重大的意义。
目前，美国、英国、德国等国家大力开展了图像融合的相关研究，其中的一些研究成果多次在学术上亮相。
国内相关方面的研究开展的缓慢，但是不少学者致力于图像融合的探究。
当前看来，国内的研究水平与世界相比相差甚大，国内研究大都处在初始阶段的理论研究。
因为纷繁多变的数据信息和使用目标的差异，难以组建一体、完善的图像融合系统，每种方法各有优缺点。
虽然在模型和算法方面取得了一定的成果，但是没有形成系统的图像融合技术理论，仍有许多问题亟待解决，以下几个方面的关键技术还需要进一步解决：(1) 图像融合的基础理论系统有待完善。
合理吸收、利用各种方法的优点，构建优良的理论框架。
以后在探索更高效的方法，同时完善理论系统；(2) 图像的配准占据至关重要的位置。
配准一般采用特性配准与选取、建立映射、插值等方式。
当前，图像融合的相关研究大都集中于像素级上，其配准精度直接作用于后续步骤的处理。
(3) 融合措施难以达到实际情况的需要。
传统的融合方法与数据关联需要丰富的先验知识，计算机上还可能会出现N-P完全复杂性问题。
因此，设计算法时不仅需要思索融合的效果以及效率，还应考虑及时性与可靠信任度。
这也是需要积极开展探索的重要方面。
(4) 寻找新方法提升图像融合的效率。
近年，PCNN、进化算法、模糊集理论等融合措施博得了优良的成效。
利用智能融合法，提高算法的功能需要更加深化的探究。
(5) 没有完善的质量评价框架。
质量评估已经成为评判一个融合算法功能优劣的紧要依据。
某些客观评价指标（清晰度、熵、RMSE、PSNR等）有时会与主观视觉发生偏差。
此外，不同的算法适合不同的评价标准，并不适合所有的评价指标。
因此，探讨完备的质量评估体制具有重大意义。
(6) 融合的多聚焦图像的质量难以保证。
在多聚焦图像数据方面，图像易受背景、噪声等外界因素的干扰，并且不同传感器所获得的图像信息差异较大，这些对融合的性能都会产生一定的影响。
1.3 图像融合的层次图像融合的处理分为:像素级、特征级、决策级。