基于离散不可分剪切波变换和迭代自适应引导滤波的多聚焦图像融合

论文摘要

针对目前多聚焦图像融合中融合图像边缘整体性较差的情形,为更好地表示边缘大尺度轮廓和小尺度细节信息,依据离散不可分剪切波能更好地捕捉高维空间奇异性特征,避免频域重叠,而且可以得到更好的框架界和有更好的方向敏感性等优点,利用其对原图像进行分解以保留更多图像细节特征信息;同时利用引导滤波对边缘的平滑能力,并减弱过平滑影响,提出迭代的自适应引导滤波融合规则,通过加权引导滤波的参数让其自适应图像的平坦区域和边缘区域。对于分解后的系数采用基于边缘算子和图像对比度信息的迭代自适应引导滤波优化,较好地保留边缘整体轮廓和小尺度细节特征,降低光晕效应的影响,同时保证边缘连续性较高。最后通过逆离散不可分剪切波变换得到融合后的图像。通过在不同数据集上的实验结果表明,该算法能够更好地保留图像边缘的整体强度和小尺度细节特征,取得了较好的融合效果。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 舒衡,古乐野,陈蔓

关键词: 多聚焦图像融合,离散不可分剪切波变换,迭代自适应引导滤波,边缘算子,对比度

来源: 计算机应用 2019年S2期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学

基金: 四川省科技厅科技成果转化项目(2014CC0043),四川省科技创新苗子工程项目(SCMZ2006012)

分类号: TP391.41;TN713

页码: 236-241

总页数: 6

文件大小: 661K

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标签：多聚焦图像融合论文;  离散不可分剪切波变换论文;  迭代自适应引导滤波论文;  边缘算子论文;  对比度论文;