多聚焦图像融合国内外研究现状

多聚焦图像融合是一种将多张焦段不同的图像信息融合成一张具有更高清晰度和更多细节的图像的技术。目前，国内外对于多聚焦图像融合的研究已经取得了一定的进展，以下是一些具有代表性的研究：

1. 深度学习方法：深度学习方法已经成为多聚焦图像融合领域的主流方法。其中，基于卷积神经网络（CNN）的方法在图像融合方面取得了很好的效果。

2. 基于图像金字塔的方法：该方法通过对多张焦段图像进行金字塔分解，然后结合不同尺度的图像信息进行融合，从而得到一张具有更高质量的图像。

3. 基于小波变换的方法：该方法将多张焦段图像进行小波分解，然后通过小波系数进行融合。

4. 基于稀疏表示的方法：该方法通过将多张焦段图像表示成稀疏向量，然后通过对这些向量的加权求和得到一张融合图像。

5. 基于局部区域的方法：该方法将多张焦段图像分成不同的区域，然后对每个区域进行独立处理，最后将各个区域的结果进行融合得到一张融合图像。

总的来说，多聚焦图像融合领域的研究正在不断发展，未来还有很大的发展空间。