基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术

摘要

多聚焦图像融合技术是为了突破传统相机景深的限制,将焦点不同的多幅图像合成一幅全聚焦图像,以获得更加全面的信息.以往基于空间域和基于变换域的方法,需要手动进行活动水平的测量和融合规则的设计,较为复杂.所提出的方法与传统的神经网络相比增加了提取浅层特征信息的部分,提高了分类准确率.将源图像输入训练好的多尺度特征网络中获得初始焦点图,然后对焦点图进行后处理,最后使用逐像素加权平均规则获得全聚焦融合图像.实验结果表明,本文方法融合而成的全聚焦图像清晰度高,保有细节丰富且失真度小,主、客观评价结果均优于其他方法.