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基于引导滤波与改进PCNN的多聚焦图像融合算法
基于引导滤波与改进PCNN的多聚焦图像融合算法
摘要：多聚焦图像融合是图像处理领域的一个重要研究方向。本文提出了一种基于引导滤波与改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的多聚焦图像融合算法。首先，利用引导滤波对多个聚焦图像进行预处理，得到模糊度图；然后，将模糊度图输入到改进PCNN中，获得各聚焦图像的脉冲训练样本；最后，采用脉冲响应法对融合后的图像进行还原，得到融合图像。实验结果表明，所提出的算法相比其他方法具有更好的融合效果和更高的图像质量。
1.引言
多聚焦图像融合是一种将从不同焦距下获得的图像信息组合起来，以获得更清晰和更丰富的图像细节的技术。它在计算机视觉、医学影像处理、无人机图像处理等领域具有广泛的应用前景。然而，由于不同焦距下的图像存在模糊和噪声等问题，传统的图像融合算法在处理多聚焦图像时面临着挑战。
2.相关工作
近年来，研究者们提出了许多多聚焦图像融合算法。其中，引导滤波（guidedfilter）是一种常用的预处理方法，可以有效地增强图像的对比度和细节。另外，脉冲耦合神经网络（PCNN）作为一种自适应神经网络模型，具有很好的图像融合性能。然而，现有的多聚焦图像融合算法在处理复杂场景时仍存在一些问题，如边缘模糊和细节丢失等。
3.方法
本文提出了一种基于引导滤波与改进PCNN的多聚焦图像融合算法。其主要步骤如下：
（1）引导滤波预处理：首先，对每个聚焦图像进行引导滤波预处理，得到模糊度图。引导滤波通过利用图像的空间结构信息来调整滤波系数，可以有效地增强图像的对比度和细节。
（2）改进PCNN训练：将模糊度图输入到改进PCNN中进行脉冲训练。改进PCNN是在传统PCNN的基础上，引入了自适应阈值和增强邻域响应的机制，从而提高了其对图像细节的响应能力。通过不断迭代，可以获得各聚焦图像的脉冲训练样本。
（3）融合图像还原：使用脉冲响应法对融合后的图像进行还原。脉冲响应法利用脉冲样本的空间分布特性重构图像，可以有效地恢复丢失的细节和边缘信息。
4.实验结果
在一系列的实验中，我们使用了多组由不同焦距的相机拍摄的图像数据集。将所提出的算法与其他常用的多聚焦图像融合算法进行了比较。实验结果表明，所提出的算法在融合效果和图像质量方面具有显著的优势。与传统算法相比，融合图像的边缘清晰度更高，细节丰富度更好。
5.结论
本文提出了一种基于引导滤波与改进PCNN的多聚焦图像融合算法。通过引导滤波预处理和改进PCNN训练，我们可以有效地增强图像的对比度和细节，提高对复杂场景的响应能力。实验结果表明，所提出的算法在融合效果和图像质量方面具有明显的优势。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并拓展其在其他领域的应用。