量子衍生图像分解技术在多聚焦图像融合中的应用

"基于量子衍生图像分解的多聚焦图像融合 (2015年) - 计算机工程期刊文章" 本文主要介绍了一种利用量子衍生理论进行多聚焦图像融合的新方法，旨在解决多幅对不同目标聚焦的图像融合问题，以生成一幅所有目标都清晰的图像。该方法的核心是将归一化的灰度图像转化为量子比特表示，并构建量子关联系统来分解图像。通过这一过程，图像被分解为多个特征子图，每个子图代表了图像的不同特性。 首先，作者提出将输入的多聚焦图像归一化处理，然后将其表示为量子比特系统中的状态，这是利用量子计算理论的一种创新应用。量子比特的特性允许图像信息以更高效的方式存储和处理，同时减少了计算复杂性。 接下来，建立的量子关联系统用于图像分解，这个系统能够提取图像的关键特征，并将图像分解为若干个具有特定意义的特征子图。这些子图可能对应于图像的不同焦点区域或者包含不同纹理和细节的信息。选择合适的融合规则对这些特征子图进行融合，是实现高质量图像融合的关键步骤。文中可能探讨了如何根据子图的特性选择加权、选择性融合等策略。 在融合过程中，考虑到每个特征子图的含义，作者设计了一种融合算法，该算法能够保留重要信息并消除模糊部分。这通常涉及比较不同子图的局部清晰度、边缘锐利度等特征，以确定最佳的融合策略。 实验结果显示，与传统的方法如平均加权法和基于小波变换的图像融合技术相比，该量子衍生图像分解方法能获得更清晰、更丰富的融合图像。这意味着它在图像融合领域具有潜在的优势，特别是在处理高分辨率和复杂场景的图像时。 论文的标签“工程技术”和“论文”表明这是一项技术性研究，且可能包含了大量的理论分析、实验设计和结果对比。对于关注图像处理、计算机视觉和量子计算领域的读者来说，这篇文章提供了有价值的理论和实践见解，有助于推动相关技术的发展。 参考文献: [1] XiLiang, Xie Kefu. Multi-focus Image Fusion Based on Quantum-inspired Image Decomposition [J]. Computer Engineering, 2015, 41(8): 268-272.