快速非抽样小波变换在多聚焦图像融合中的应用

"这篇论文探讨了一种新的图像配准方法，即梯度与曲率变形力相结合的非刚性图像配准技术，特别是在处理大形变情况下的应用。作者指出，传统的非抽样小波变换算法在处理速度和效率方面存在不足。为了解决这一问题，他们提出了一种快速非抽样小波变换的多聚焦图像融合算法，旨在提高图像处理的实时性和融合效果。该算法取消了反变换步骤，通过高频小波系数的绝对值和取大原则来决定融合图像像素值，使得融合过程更加直接和高效。在与六种其他非抽样小波变换融合算法的比较中，以及与标准非抽样小波变换在时间上的对比，证实了新算法的优势。论文特别关注在高分辨率岩屑图像融合中的应用，因为这类图像由于相机景深和岩屑特性需要多角度聚焦，并且快速处理对于实时分析至关重要。" 本文的核心贡献在于介绍了一种改进的多聚焦图像融合算法，即基于快速非抽样小波变换的方法。传统的非抽样小波变换虽然能有效抑制振铃效应和Gibbs现象，但计算复杂度高，处理时间长。为了解决这个问题，新算法在保留非抽样小波变换在频域处理优点的同时，利用空域处理的简洁性，直接处理单个像素点，显著提升了处理速度。这种融合策略在处理岩屑高分辨率图像时具有较高的实时性，同时提高了融合质量。 非抽样小波变换是该算法的基础，它与抽样小波变换的主要区别在于不进行下采样操作，保持了平移不变性。新提出的快速非抽样小波变换进一步优化了这一过程，通过直接在空域进行处理，减少了计算步骤。实验结果表明，该算法不仅在处理时间上优于非抽样小波变换，而且在融合效果上也有一定的提升，为多聚焦图像融合提供了更优的解决方案，尤其适用于需要实时处理和高质量融合结果的领域，如地质学中的岩屑图像分析。