基于NSCT和聚焦区域检测的多聚焦图像融合

为了克服基于多尺度变换域的图像融合中子带系数选择的困难,解决基于空间域的图像融合所遭受的块效应问题,提出了一种新颖的混合多焦点图像融合方法。 首先,使用非下采样轮廓波变换(NSCT)分解源多焦点图像。 低频子带系数通过基于和拉普拉斯和的局部视觉对比度进行融合,而高频子带系数通过局部Log-Gabor能量进行融合。 随后基于具有融合系数的反NSCT重建初始融合图像。 其次,在分析了先前融合图像和源图像之间的相似性之后,获得了初始聚焦区域检测图,其用于获得通过采用数学形态学后处理技术而获得的决策图。 最后,基于决策图,通过选择聚焦区域中的像素并将聚焦区域边界中的像素保留为初始融合图像中的相应像素,可以获得最终的融合图像。 实验结果表明,在主观和客观评估方面,该方法均优于各种现有的基于变换的融合方法,包括梯度金字塔变换,离散小波变换,NSCT和基于空间的方法。