【摘 要】
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多聚焦图像融合(Multi-focus Image Fusion,MFIF)是图像融合领域中的一项重要的研究内容。其定义是使用计算机并结合特定的算法将来自两个或两个以上的传感器对同一场景的不同聚焦点成像的多张图像进行处理,将这些图像中的清晰区域组合起来,从而生成一幅视觉效果更佳的融合图像。因此,MFIF技术可以使同一场景中的所有物体都能清晰地显示在一张图像中,这克服了传统的光学镜头所带来的缺陷,其
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多聚焦图像融合(Multi-focus Image Fusion,MFIF)是图像融合领域中的一项重要的研究内容。其定义是使用计算机并结合特定的算法将来自两个或两个以上的传感器对同一场景的不同聚焦点成像的多张图像进行处理,将这些图像中的清晰区域组合起来,从而生成一幅视觉效果更佳的融合图像。因此,MFIF技术可以使同一场景中的所有物体都能清晰地显示在一张图像中,这克服了传统的光学镜头所带来的缺陷,其生成的结果图像能够让研究人员更准确地进行后续图像处理操作,例如边缘特征提取、模式识别等。与此同时,MFIF技术还可以实现多张由于聚焦范围而导致的局部模糊图像中的信息互补,从而能为后续的图像处理操作奠定基础。基于此,MFIF成为越来越多的研究学者们研究的目标,目前在MFIF技术的方法中,应用最为广泛的是使用多尺度变换的融合方法,即基于塔型(Pyramid)分解的方法和基于小波变换的方法。其中,不可分小波(Non-separable Wavelet,NSW)具有各向同性,能有效地提高融合结果图像的空间分辨率,但利用NSW进行Mallat算法分解时引入了大量的卷积操作,导致算法运算量大,图像重构时会损失一部分图像信息,而加性小波在图像重构时只需进行加减运算,弥补了NSW的这一缺陷,因此本文将传统的加性小波分解算法中的卷积因子由张量积小波(Tensor Product Wavelet,TPW)低通滤波器替换为NSW低通滤波器,提出不可分加性小波(Non-separable Additive Wavelet,NSAW)算法,并且利用该方法对多聚焦图像进行融合处理。本文的主要研究工作如下:研究了二维不可分小波变换,通过高维非张量积小波滤波器组的构造方法,构造出二通道(Two-channel)、三通道(Three-channel)、四通道(Four-channel)不可分小波滤波器组(Non-separable Wavelet Filter Banks,2-NSWFB,3-NSWFB,4-NSWFB)。研究了基于B3样条小波的张量积构成的低通滤波器的加性小波算法,由于张量积小波不具有各向同性,而不可分小波在提高图像的分辨率方面有着优越的性能,提出将不可分小波低通滤波器代替张量积小波低通滤波器作为加性小波的卷积因子,即不可分加性小波算法——NSAW。它既具有各向同性,且在图像重构过程中只需进行加减运算,算法简单,运算量小,图像信息无损失。将不可分加性小波NSAW应用于多聚焦图像融合中,提出了基于二通道、三通道、四通道不可分加性小波的多聚焦图像融合算法。该算法首先利用构造出的2-NSWFB、3-NSWFB以及4-NSWFB中的低通滤波器对参与融合的图像分别进行多层加性小波分解,得到对应的低频子图像和各尺度下的小波平面系列图像(高频子图像);其次,选择合适的融合规则对分解得到的小波平面系列图像以及原图像分别进行图像融合;最后,进行图像重构,得到融合结果图像。通过将本文方法与基于张量积小波TPW变换的方法、基于拉普拉斯塔型(Laplacian Pyramid)分解的方法以及基于三通道不可分对称小波变换(3-NSDWT)方法进行比较,从实验结果中可以看出:本文方法具有最好的视觉效果以及最高的清晰度和空间分辨率。
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