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基于快速有限剪切波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法
本篇论文主要讨论的是基于快速有限剪切波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。在焦平面图像融合领域，多聚焦技术被广泛应用。其基本思想是通过多次图像拍摄，得到一系列具有不同焦点的图像，然后对这些图像进行融合，从而得到一个具有清晰焦点的图像。常见的多聚焦图像融合方法通常分为两类：空间域方法和频率域方法。空间域方法包括加权平均法，图像锐化法和模糊滤波法等。频率域方法包括小波变换法和快速傅里叶变换法等。但是这些方法要么无法保持图像的细节信息，要么需要大量计算，难以应用。
为此，本文提出了基于快速有限剪切波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法，以提高多聚焦图像融合效果和算法运行效率。
首先介绍快速有限剪切波变换。有限剪切波变换是一种基于小波理论的图像变换方法，将图像分解成多个大尺度和小尺度的信号组合。有限剪切波变换是有限个正交小波基拓展到三维的结果，并且在数值上是稳定的。利用有限剪切波变换的优秀性质，本算法将多个输入图像分解成多个子带，该算法的基本步骤分为两个阶段，分别是快速有限剪切波变换和引导滤波。
接下来介绍引导滤波。引导滤波是一种基于局部与全局信息的滤波方法，可以提取图像的特征信息并去除噪声。引导滤波的核心思想是通过将一个低通滤波器与原始图像相结合来进行滤波。其中，低通滤波器也称为引导图像，用于控制滤波融合的权重。在引导滤波过程中，对于图像的每个像素，都会计算其与引导图像的相似性，并根据相似性赋予不同权重，最终完成滤波过程。
基于快速有限剪切波变换和引导滤波的多聚焦图像融合算法，具有以下三个步骤：
首先，将多个输入图像I1，I2，……Ii和他们的相应深度图D1，D2，……Di分解成低频和高频子带的组合形式。接着，提取高频信息，并将其与引导图像进行滤波，以便获得每个高频子带的权重。
其次，将高频提取和引导滤波后的权重结合起来，以获得每个像素点在不同高频子带中的权重。然后，使用已知的深度信息从不同高频子带中选择像素值，从而得到融合的结果。
最后，将融合的结果进行后处理，包括去模糊，去噪和增强，以获得最终清晰的图像结果。
实验结果表明，本文提出的基于快速有限剪切波变换和引导滤波的多聚焦图像融合算法相比于传统的多聚焦图像融合算法，可以更好地保留图像的细节信息，从而获得准确的聚焦结果。同时，本文的算法运行速度也有了大幅度的提升，具有更高的效率。
总之，本文针对多聚焦图像融合的问题，提出了一种新的基于快速有限剪切波变换和引导滤波的融合算法。该算法充分利用了有限剪切波变换和引导滤波的优势，具有较高的图像质量和算法效率。