小波系数选择与重构：多聚焦图像融合新方法

"基于小波系数选择和重构的多聚焦图像融合.pdf" 这篇论文主要探讨了如何利用小波分析技术来解决多聚焦图像融合的问题。在多聚焦图像融合中，目标是将不同焦距下的图像融合成一张清晰度高、细节丰富的图像。作者程方、张永平和田建艳提出了一个新的算法，该算法着重于小波域中的系数选择和重构策略，以提高融合图像的质量。 首先，针对低频子带系数的选择，论文中提到对传统的区域方差融合规则进行了改进。区域方差通常用于评估图像局部的不均匀性，但在此处，作者引入了一种新的融合策略，即基于高频系数图像局部区域的标准差和均值来决定低频系数的选择。这种方法旨在更好地平衡高频和低频信息，从而在保持图像全局结构的同时，增强细节表现，提升融合图像的清晰度。 其次，在高频子带系数的处理上，论文提出了采用结构张量重构水平和垂直方向的系数。结构张量是一种用于描述图像局部结构特征的工具，通过它，算法能够更有效地提取和增强图像的边缘和纹理信息，从而增加对比度，保留更多细节。 论文通过两组多聚焦图像的仿真实验验证了新算法的有效性，并对融合结果进行了主客观评价。实验结果证明，与传统的小波变换图像融合算法相比，该算法能够生成视觉效果更佳、量化指标更优的融合图像。 关键词涵盖了多聚焦图像融合的核心技术，包括小波变换、结构张量以及局部区域标准差。这些关键词揭示了论文研究的重点在于利用小波理论处理图像融合，通过结构张量增强细节，以及利用局部统计特性来优化融合过程。 这篇论文提供了一个创新的多聚焦图像融合方法，该方法在小波域内进行精细的操作，以提高融合图像的视觉质量和信息保真度。这一研究对于图像处理和模式识别领域具有重要的理论和实践意义。