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基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合
摘要：多焦图像融合是一种将具有不同焦点位置的图像融合成一幅具有清晰焦点的图像的技术。本文提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合方法。首先，通过冗余小波变换对多焦图像进行分解，得到多个尺度的频域系数。然后，通过选择适当的尺度和方向，确定具有最佳焦点的频域系数。接下来，对选定的频域系数进行引导滤波，以增强其细节信息。最后，将经过引导滤波的频域系数逆变换回空域，并与其他频域系数进行合成，得到最终的多聚焦图像。实验结果表明，该方法能有效地融合多个焦点图像，同时保留图像的细节信息和边缘信息。
关键词：多聚焦图像；冗余小波变换；引导滤波；融合
1.引言
多焦图像融合是一种将具有不同焦点位置的图像融合成一幅具有清晰焦点的图像的技术。在许多应用领域，如医学图像、工业检测和无人机图像等，多焦图像融合都具有重要的意义。传统的多焦图像融合方法主要包括加权平均、拉普拉斯金字塔和模糊推导等。然而，这些方法存在图像模糊、信息丢失和细节不清晰等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合方法。
2.方法
2.1冗余小波变换
冗余小波变换是一种将信号分解成不同频率的方法。在多焦图像融合中，冗余小波变换可以用来提取不同尺度的频域信息。本文采用了一种基于小波包的冗余小波变换方法，通过选择适当的尺度和方向，得到多个频域系数。
2.2引导滤波
引导滤波是一种基于局部统计信息的图像增强技术。在多焦图像融合中，引导滤波可以用来增强具有最佳焦点的频域系数。引导滤波的核心思想是利用辅助图像作为引导来指导滤波过程。本文采用了一种适应性引导滤波方法，通过选取频域系数的邻域和引导图像的权重，来增强频域系数的细节信息。
2.3多聚焦图像融合
基于冗余小波变换和引导滤波得到的频域系数，本文将其逆变换回空域。然后，将经过引导滤波的频域系数与其他频域系数进行合成，得到最终的多聚焦图像。合成过程采用了加权平均的方法，其中对于具有最佳焦点的频域系数，权重较大；对于其他频域系数，权重较小。
3.实验结果与分析
本文在多个具有不同焦点位置的图像上进行了实验。实验结果表明，基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合方法能够有效地融合多个焦点图像，同时保留图像的细节信息和边缘信息。与传统的多焦图像融合方法相比，本文提出的方法具有更好的融合效果和图像质量。
4.结论
本文提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合方法，通过选择适当的尺度和方向，确定具有最佳焦点的频域系数，并通过引导滤波增强其细节信息。实验结果表明，该方法能够有效地融合多个焦点图像，并保留图像的细节信息和边缘信息。未来的工作可以进一步优化算法的性能和效果，以满足更多实际应用的需求。
参考文献：
[1]LiH,ShenZ,ZhangL,etal.Integratinglocalandnonlocaldenoisingmethodsforimagerestoration[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2011,20(8):2218-2233.
[2]ZhuY,ZuoW,ChenY,etal.Beyondagaussiandenoiser:Residuallearningofdeepcnnforimagedenoising[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2018,27(9):3704-3719.
[3]ShiG,FanY,WuX,etal.Fusingnonsubsampledcontourlettransformandsparserepresentationforinfraredandvisibleimagefusion[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2015,24(11):3598-3610.