基于Shearlet域改进的拉普拉斯能量和的多聚焦图像融合

摘要

结合Shearlet变换的优点和改进的图像低频融合规则,提出了一种基于Shearlet变换的多聚焦图像融合算法.首先,采用Shearlet变换对源图像进行多尺度几何分解,区别于其他的多尺度几何融合算法,该文在分解的低频系数采用基于SML加权的融合规则进行融合,Shearlet域高频系数采用基于区域系数SML值取大的融合规则.最后,对融合后的系数进行逆Shearlet变换重构融合图像.实验结果表明,与基于小波变换和Contoulet变换的图像多聚焦融合算法相比,该文方法在视觉效果和客观评价指标上都得到了提升.