一种改进聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法

空间域上多聚焦图像融合算法在利用聚焦评价函数检测定位聚焦区域时,聚焦评价函数性能较低,容易引入误差噪声,定位不准确,由此而产生误判的问题,在传统聚焦评价函数改进拉普拉斯梯度和SML基础上,通过结合NSML聚焦评价函数在梯度方向上的检测优势和SWML聚焦评价函数对噪声的抑制优点,改进了一种聚焦评价函数F-SWNL方法,该方法能扩大聚焦区域检测范围,降低噪声的引入,结合设计的融合规则,对聚焦区域中产生空洞区域进行空洞填充,并剔除误差噪声,提升融合图像质量。最后的实验表明:提出的改进聚焦评价函数对于图片清晰度变化有着明显敏感性,利用改进提出的聚焦区域检测方法得到的融合图像在客观评价体系中融合质量效果突出。