多聚焦图像

摘要： 为解决稀疏理论融合后多聚焦图像细节特征模糊、综合效果不佳等问题,提出了一种将稀疏理论与快速有限剪切波变换联合引导滤波(FFST-GIF)相结合的图像融合算法.利用FFST从原始图像中分解出高频和低频子带系数,采用引导滤波的相对标准差算法融合细节信息丰富的高频系数;使用K-SVD方法训练得到完备字典,再结合稀疏理论融合低频系数;通过逆FFST将融合后的高、低频子带系数进行再融合,得到新的融合图像.基于MATLAB,选取哈佛大学数据库中的脑核磁共振图像为样本,采用平均梯度(AG)、空间频率(SF)、互信息(MI)以及边缘保留信息传递因子(Q^(AB/F))4个客观评价指标,将所提出算法与基于非下采样轮廓波变换与脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法等3种不同融合算法进行对比,进行了不同变换域融合试验与不同融合算法试验.结果表明,所提出算法在客观综合评价指标与视觉效果方面均取得了突出优势,各评价指标参数都有较大提升,AG、Q^(AB/F)最高值分别可达0.0813、0.7935,所提出算法有较好的应用前景.

摘要： 在融合多聚焦图像过程中,极易产生低频子带信息损失、边缘失真与图像模糊等问题,为获取更理想的融合图像,提出基于边缘保持滤波的多聚焦图像融合仿真。根据自适应梯度联合约束,通过初步复原阶段、边缘保持滤波阶段、梯度先验估计阶段以及最终复原阶段,复原模糊图像,利用深度神经网络模型的自编码器构建低频子带,将子带设定成网络输入后,根据自编码器的学习属性,获取输入子带特征,取得隐藏层神经元权重,通过权重对比选取适宜的低频子带,实现多聚焦图像融合。采用标准差、平均梯度、互信息量以及边缘信息保持度指标,客观评估多聚焦图像融合性能,研究表明所提方法具有较强的噪声抑制性能,可以有效提取源图像清晰像素,图像融合优势显著。

摘要： 动静态联合滤波器具有良好的边缘平滑特性,对梯度反转和全局强度迁移等伪影具有很强的鲁棒性。为了保留源图像的结构信息,提出了基于动静态联合滤波器的多聚焦图像融合方法。首先采用动静态联合滤波器将源图像分解为结构分量和纹理分量,以视觉显著度加权法对结构分量进行融合,综合相位一致性和清晰度信息对纹理分量进行融合;将两分量叠加获得初始融合图像,并通过计算源图像与初始融合图像间的结构相似度作为决策矩阵,获得最终的融合图像。通过对比多组融合图像主、客观评价结果发现,该方法能有效保留边缘信息。

摘要： 本文提出了一种基于图像滑窗方差和形态学的多聚焦融合方法。首先,对多聚焦图像进行窗口滑动并计算每个滑动窗口的图像方差。其次,通过比较滑窗方差的大小来计算每个像素在源图像的选取次数。通过比较每个像素在不同源图像相应选取次数,进行融合像素选定的判定,实现初步图像融合。针对难以区分的像素,本文还采用欧式距离进一步分析。运用形态学对初步融合的图像进行去噪处理。最后,还对融合图像的聚焦边缘进行平均加权处理。本文采用定性和定量分析,对比了五种不同的融合方法。实验结果表明,我们提出的融合方法能实现很好的融合效果。

摘要： 针对现有的多聚焦图像融合方法对聚焦/散焦边界(FDB)信息捕捉不准确的问题,提出了一种新的基于线性稀疏表示和图像抠图的多聚焦图像融合方法。首先,引入一种基于线性稀疏表示的焦点测度,它利用自然图像形成的字典与输入图像在局部窗口上的线性关系,通过求解线性系数来表示图像的焦点信息。然后,利用焦点测度获取源图像的焦点图和一个由聚焦区域、散焦区域以及包含FDB的未知区域组成的三元图,并将三元图作为一个输入,采用图像抠图技术处理源图像的FDB区域,从而得到较精确的全聚焦图像。最后,为了进一步提高融合图像的质量,将得到的全聚焦图像作为新字典实现融合过程的迭代进行,在经过设定的更新次数后得到最终的全聚焦融合图像。实验结果表明,相比于11种最先进的多聚焦图像融合方法,该方法具有较好的融合性能和视觉效果,且有较高的计算效率。

摘要： 为了增加图像的细节信息,提出了一种基于NSCT和分数阶微分的多聚焦图像融合方法。首先采用NSCT将源图像分解为低频子带和高频子带,低频融合规则以基于局部对比度的变化显著度最大为决策图,高频融合规则以基于分数阶微分算法的梯度最大为决策图。最后通过逆NSCT得到融合图像。通过对比多组融合图像主、客观评价结果表明,该方法能有效保留边缘信息。

摘要： 针对多聚焦图像融合问题,借鉴多尺度融合方法对各个尺度的互补信息进行针对性融合.首先,运用L0梯度最小化的平滑方法将源图像分解为背景层和细节层,然后在背景层的融合中运用分数阶边缘检测掩模保持边缘信息,在细节层中引入分数阶梯度能量算子进行权值分配.实验结果表明,与整数阶梯度能量清晰度算子相比,本文所提出的分数阶梯度能量算子符合人眼视觉感知且更加敏锐.上述融合方法有效避免了融合图像中的伪影和块状效应,更加充分地保留了源图像信息.

摘要： 针对同一目标不同焦点图像优势互补的需求和现有多焦点图像融合算法存在焦点不清晰、边缘模糊和重影等问题,引入一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(PAPCNN)和卷积稀疏表示(CSR)的多聚焦图像融合算法。在非下采样剪切波变换(NSST)分解高低频子带的基础上,采用CSR融合低频子带系数,其中的高频子带系数利用一种参数自适应PCNN算法(PAPCNN)进行融合,并且对PAPCNN中的隐函数β进行改进,达到更好的融合效果。仿真实验结果表明,该方法解决了传统PCNN算法在融合图像时参数设置困难和传统稀疏表示细节保存性能不佳的问题,在视觉效果和客观指标方面与现有主流融合算法相比均具有较大优势。

摘要： 为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换(M-DTCWT)的多聚焦图像融合方法。对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器(NSDFB)对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解系数。对低频系数,提出结合模糊逻辑和稀疏表示(FSR)的融合规则得到低频融合系数。对高频系数,利用平均高斯差分梯度(ADOG)作为自适应双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)链接强度,提出基于改进双通道脉冲耦合神经网络的高频融合策略。最后通过M-DTCWT的反变换得到融合图像。实验结果表明,采用本文算法得到的融合图像在主观效果与客观指标上均优于传统的融合方法,较传统DTCWT方法,实验的2组图像在客观指标边缘信息度量Q AB/F和互信息MI上,分别提高了1.93%、8.87%和1.40%、9.18%。

摘要： 提出了一种NSCT结合清晰区域边缘检测多聚焦图像融合算法,算法首先对原图像A、B进行NSCT分解,得到低通子带和带通子带;并提出了改进的梯度能量的低通子带规则,通过对切比雪夫矩的研究,提出了基于切比雪夫矩的带通子带融合规则;最后在对原图像采用Pal算法对原图进行清晰区域边缘提取,用于增强融合后的图像边缘信息,实验结果表明,本文提出NSCT域结合边缘检测算法最终的主观视觉良好和客观评价指标大幅提高.

摘要： 该文针对现有的基于多尺度几何变换的图像融合算法低频系数融合算法简单的缺点,结合非下采样方向复小波变换(Nonsubsampled direction filter bank—dual-tree complex wavelet transform,NSDFB-DTCWT)具有更多的低频子带系数的优点,提出一种基于NSDFB-DTCWT变换的多聚焦图像融合算法.首先,对源图像进行NSDFB-DTCWT分解;其次对分解的低频系数进行自适应加权融合策略;然后对分解的高频系数进行改进拉普拉斯能量和模取大的融合策略;最后将融合后的系数进行NSDFB-DTCWT反变换得到融合后的图像.该算法有效的利用了图像的轮廓信息,有利于更好的保持源图像的信息.实验结果表明,该融合算法不仅可以获得很好的视觉融合效果,而且其客观评价指标也得到了提升.

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.

摘要： 图像融合是一种重要的增强图像信息的方法。提出了一种基于局部能量的多聚焦图像融合算法。对不同聚焦图像进行小波变换，采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合，采用小绝对值准则对低频系数进行融合，对融合后的小波系数进行重构，这样得到高低频比例升高的融合图像。结果表明，以像素的局部能量为准则的融合效果更好，既可避免传统融合规则的信息损失，又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度，融合图像更符合人的视觉特性，也有利于机器视觉。

摘要： 本文针对多聚焦图像融合问题,借鉴生物视觉特性和相关图像处理理论,提出了一种基于视觉感知特性的多聚焦图像融合算法。该算法在对待融合的多聚焦图像进行RGB分块分解的基础上,采用视觉对比度模型以确定融合后图像的选取准则。为了获得最佳图像融合效果,采用免疫遗传算法以指导图像分块,标准熵和标准偏差作为评价图像融合质量的的标准。实验表明,该算法具有较好的效果,能够解决多聚焦图像融合问题。

摘要： 平均梯度反映图像中微小细节反差和纹理变化特征。本文针对光学成像系统聚焦范围有限，很难使得同一场景中所有物体都清晰显现这一特点，将平均梯度引入到多聚焦图像融合之中。首先将图像进行分块，然后计算每一块的平均梯度，根据平均梯度大ig小对相应块的像素进行处理，最后得到同一场景中所有物体都能清楚显现的融合图像。本文通过对多幅多聚焦图像进行融合和实验分析，以此来验证算法的有效性，本文对提出的基于平均梯度的多聚焦图像融合算法性能进行了评价和分析，结果表明该算法是切实可行的，在多聚焦图像融合中可以取得较好的效果。

摘要： 非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度、多方向等诸多性质,但是它仅限于时频域有限信号,分数阶傅里叶变换(FRFT)将信号的分析转入分数域,对时频分析有整体性,但是又难以分析信号的局部特征,本文提出一种基于FRFT和NSST的图像融合方法,首先,将两幅源图像进行非下采样剪切波变换,之后将其进行分数阶傅里叶变换,得到高频分量采用基于区域系数改进的拉普拉斯能量和(SML)值取大的方法选取高频融合系数,低频系数采取加权平均来获得,最终通过FRFT和NSST逆变换获得融合图像,实验结果显示,本文提出的算法优于直接使用非下采样轮廓波(NSCT)变换和非下采样剪切波(NSST)变换.

摘要： 本发明公开了一种面向光场重聚焦图像的聚焦分割方法，包括：使用PCNN计算模型将输入图像变换到神经元点火序列空间，生成二维点火序列矩阵；在点火序列矩阵中，分析各点火序号的连通区域和连通度，得到每个像素的连通度属性；根据像素连通度属性和像素邻域点火序列模型，建立像素分类准则；）对每个像素，根据像素分类准则，标记其分类属性，形成分类标记矩阵；在分类标记矩阵上，使用滑窗技术查找“清晰标记”密度最大的区域，在原始重聚焦图像中分割出对应区域作为聚焦区域输出。本发明可以在不失分割准确性的情况下，显著降低聚焦分割时间；方法配置简单、可扩展性好，非常适合用于计算密集型的光场图像处理领域。

摘要： 本发明公开了一种图像扫描时的自动聚焦装置，包括平台(1)、镜头(2)、压电陶瓷设备(3)以及图像采集设备(4)，所述的图像采集设备(4)中设置一个成像传感器。本发明还公开了上述装置相关的方法。采用上述技术方案，利用计算机数据处理、压电陶瓷调节装置及一个成像传感器，用三幅聚焦于不同焦平面的图像的清晰度来判定是否已经聚焦，对不平度较大的被检测物体影像进行快速、实时、自动地聚焦，提高其图像的清晰度，其体积很小，成本较低。

摘要： 提供了一种用于重新聚焦由全光照相机捕捉的图像的方法和系统。在一个实施例中，全光照相机处于处理音频捕捉设备中。该方法包括以下步骤：确定与图像相关联的主要音频源的方向；通过滤除除了与所述主要音频源相关联的那些音频信号之外的所有其他音频信号创建音频缩放；以及基于所述创建的音频缩放执行所述图像的自动重新聚焦。

摘要： 本发明公开了一种倾斜图像采集设备提高景深的自动聚焦装置及自动聚焦方法，包含平台(1)，镜头(2)，图像采集设备(3)，计算机处理系统(4)，以及平台位置控制器(5)；所述平台(1)可沿X、Y、Z三个坐标轴移动；所述图像采集设备(3)中设置一个图像采集传感器(7)，所述图像采集传感器(7)与平台(1)的X‑Y平面形成一定的倾角(θ)，其角度范围为0<θ<25°；所述图像采集设备(3)通过信号线路与所述的计算机处理系统(4)连接；所述平台位置控制器(5)通过信号线路分别与所述的平台(1)、计算机处理系统(4)连接，所述计算机处理系统(4)传输命令信号到平台位置控制器(5)，使平台(1)平移扫描。

摘要： 本发明涉及一种多聚焦图像文件格式及生成装置及图像文件处理方法。其特征是：图像文件由至少两个不同像距的图像构成，所述图像像距或像间距值记录在所述图像文件中;装置由一组摄像透镜、至少两组单聚焦成像组件构成，所述单聚焦成像组件包括分光镜、成像单元，分光镜将摄像透镜的部分光线分配给所述的成像单元成像;装置由成像透镜、变焦装置、成像单元组成;装置由一组成像透镜、至少两组前后排列且不在同一像距平面的线阵感光单元构成，所述线阵感光单元通过旋转扫描形成图像;有益效果是：通过多聚焦图像生成装置可以拍摄远近不同物体的所有聚焦面图像，并生成一种多聚焦图像文件格式，这样可以在后期对图像文件进行处理。

摘要： 本发明提供了一种基于两尺度聚焦图的多聚焦图像融合方法，采用两尺度聚焦图融合的方法，并基于稀疏性扩散方程构建能量函数求解最终聚焦图中每个像素点来自两幅尺度聚焦图的概率，由此得到最终聚焦图，根据最终聚焦图求出融合图像。本发明聚焦图像边界处分割准确，得到的融合图像清晰度高。

摘要： 本发明请求保护一种基于离散Tchebichef多项式变换和聚焦评价的多聚焦图像融合方法，涉及数字图像处理、机器视觉的技术领域。具体步骤为：1)对需要融合的多幅图像进行分块处理，得到r个m×n的图像块；2)分别对每个图像块归一化，再分别对归一化后的块进行离散Tchebichef多项式变换，得到对应的离散Tchebichef多项式变换系数；3)以高阶变换系数的能量和低阶变换系数的能量的比值作为聚焦评价函数，根据聚焦评价值最大的融合规则融合多幅输入图像；4)将融合后的图像进行一致性验证，得到最终融合后的图像。本方法建立了图像离散Tchebichef多项式变换系数与图像聚焦程度的联系，在节省融合时间的同时，有效地提高了图像的融合效果。

摘要： 本发明涉及一种多聚焦图像文件格式及生成装置及图像文件处理方法。其特征是：图像文件由至少两个不同像距的图像构成，所述图像像距或像间距值记录在所述图像文件中；装置由一组摄像透镜、至少两组单聚焦成像组件构成，所述单聚焦成像组件包括分光镜、成像单元，分光镜将摄像透镜的部分光线分配给所述的成像单元成像；装置由成像透镜、变焦装置、成像单元组成；装置由一组成像透镜、至少两组前后排列且不在同一像距平面的线阵感光单元构成，所述线阵感光单元通过旋转扫描形成图像；有益效果是：通过多聚焦图像生成装置可以拍摄远近不同物体的所有聚焦面图像，并生成一种多聚焦图像文件格式，这样可以在后期对图像文件进行处理。

摘要： 本发明公开了一种结合高低频系数改进聚焦清晰度度量的多聚焦图像融合方法，首先设计一种高低频系数融合图像重构算法框架，利用拉普拉斯金字塔变换对输入源图像进行分解，得到低频系数和高频系数；针对低频系数，采用改进的聚焦清晰度度量方法处理，利用引导滤波后细化决策图，得到低频系数融合图像。针对高频系数，提出一种边缘增强方法保留并增强源图像的高频信息，利用引导滤波对高频系数下的融合决策图进行滤波操作，得到高频融合图像。最后，对低频系数和高频系数融合图像采取拉普拉斯逆变换得到最终融合图像。本发明提供的方法在有效保留图像主体结构的同时，能增强图像边缘细节信息，提升融合质量，取得了较好的融合效果。

摘要： 本发明公开了一种基于DCT和聚焦评价的多聚焦图像融合方法，涉及数字图像处理、机器视觉的技术领域。具体步骤为：1)直接从多幅源图像读取比特流，再对其进行解码和去量化，以获得每个块的DCT系数；2)分别对每个块的DCT系数进行归一化，并计算其低阶DCT系数；3)以高阶与低阶DCT系数的能量的比值作为聚焦评价函数，比较多幅源图像对应块的聚焦评价值，依据最大值判定初始决策图；4)对初始决策图进行一致性验证，再依据所得最终决策图融合图像；5)利用量化表量化图像，再熵编码得到融合图像的位流进行存储和传输。本发明针对在无线视觉传感器网络(WVSN)中的JPEG格式图像，建立了图像DCT系数与其聚焦程度的联系，大大降低了时间复杂度，并提高了图像的融合效果。