改进区域分割的多聚焦图像融合方法.PDF

第３４卷第５期 重庆工商大学学报（自然科学版） ２０１７年１０月 Ｖｏｌ．３４　ＮＯ．５　　　　　　　　ＪＣｈｏｎｇｑｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌＢｕｓｉｎｅｓｓＵｎｉｖ（ＮａｔＳｃｉＥｄ）　 　　　　　　　 Ｏｃｔ．２０１７ － ｄｏｉ：１０．１６０５５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２０５８Ｘ．２０１７．０００５．００８ 改进区域分割的多聚焦图像融合方法 １，２ １，２ 胡开群 ，冯　鑫 （１．重庆工商大学 制造装备机构设计与控制重庆重点实验室，重庆４０００６７； ２．重庆市国际科技合作基地装备系统服役健康保障国际联合研究中心，重庆４０００６７） 　　摘　要：针对传统多尺度几何分析方法在图像融合时易损失清晰度以及融合规则选取复杂的缺点，提 出一种改进基于区域分割的多聚焦图像融合方法；首先，根据提升静态小波变换快速获得初始融合图像，并 对初始融合后的图像进行ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＣｕｔ算法处理以获得不同的分割区域，然后分别对原始图像进行ＮＳＣＴ 变换并计算每个分割区域内高频分量系数的绝对值之和，最后选取绝对值最大的区域为融合后区域，并通 过遍历每个分割区域获得融合后的多聚焦图像；数值试验证明，本算法不但融合规则选取较传统多尺度分 析融合算法简单，还能够有效克服清晰度损失的缺点，具有有效性。 关键词：提升静态小波变换；ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＣｕｔ算法；ＮＳＣＴ变换；图像融合 中图分类号：ＴＰ３９１　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１６７２０５８Ｘ（２０１７）０５００４３０７ ＷＴ）、轮廓波（ＣｏｎｔｏｕｒｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＣＴ）变换、剪切 ０　引　言 ［３７］ 波变换（ＳｈｅａｒｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＳＴ）等 ，然后经过某 种融合规则对待融合图像变换后的分解系数进行 基于光学镜头在景深上的限制，可见光成像系 组合，获取融合后的变换系数，最后通过多尺度几 统很难将拍摄场景中距离差异较大的所有目标都 ［８］ 何分析逆变换获得最终的融合图像 。基于多尺 ［１］ 清晰成像 。但是，经过多聚焦图像的融合技术的 度几何分析的融合方法也因为与人类视觉系统的 处理，可以将同一场景中不同焦距的目标融合成一 由粗到细认识事物的过程类似而具有比较好的融 幅所有目标都清晰的新图像，更有利于人眼的视觉 合效果［９］。但是该类融合方法具有两个较为明显 ［２］ 观察或是计算机的后续处理 。 的缺点：由于在融合过程中系数的丢失，该类方法 目前，大多数的多聚焦图像融合技术研究都是 在清晰程度上有不同程度的损失；融合过程中的规 在像素层进行展开的。其相关算法大致可以分为 则选取具有复杂性，目前没有一种统一有效的多尺 两大类：一类为基于空间域图像融合方法；另一类 度变换融合规则。因此，本文提出一种新的多聚焦 为基于变换域图像融合方法。变换域图像融合方 图像融合方法，可以避免以上两个问题，并且实验 法首先要对待融合图像进行某种框架结构的多尺 结果表明，方法不会造成清晰度损失，避免了复杂 度几何变换，例如：小波变换（ＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ， 的融合规则选取，具有有效性。 － －