摘 要: | 利用非下采样Contourlet变换(NSCT)的系数特点,设计NSCT域中高低频融合规则,并结合基于区域分割的边缘检测算法,针对多聚焦图像提出了一种有效的融合算法.首先通过NSCT变换把2幅待融合图像分解为一个低频系数矩阵和一系列的高频系数矩阵,对低频系数采用局域方差、局域空间频率、局域改进的拉普拉斯能量和3个统计特征的加权平均进行融合,对高频系数基于局部纹理特征进行融合,经过NSCT逆变换后得到初步的融合结果;然后根据初步融合图像和待融合图像的残差图识别出清晰区域,对清晰区域进行边缘检测,将该边缘信息覆盖到初步融合的图像上,得到最终的融合图像.与传统DWT,NSCT变换和基于视觉特性的NSCT域图像融合算法进行实验对比的结果表明,该算法在视觉效果和平均梯度、互信息、空间频率与边缘保持度等多个评价指标上均有优势.
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