小波变换自适应融合算法：提升多聚焦图像清晰度

"基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法* (2010年)，作者：周挺，胡斌杰，发表于《传感技术学报》2010年第23卷第9期" 在计算机视觉和图像处理领域，图像融合是一项关键技术，它旨在将多个源图像的信息合并成一个单一的高质量图像，从而增强图像的细节、对比度和清晰度。这篇2010年的论文提出了一种基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法，主要针对BURT（Burt's Method）方法中存在的问题进行了改进。 BURT法是一种经典的多聚焦图像融合算法，其核心是采用下采样和上采样的金字塔结构来处理图像，以实现图像的融合。然而，BURT法的一个局限性在于它采用了固定的阈值来进行图像融合，这可能导致在处理不同特性的图像时效果不佳，因为它不能很好地适应图像的不确定性。 周挺和胡斌杰的算法引入了小波变换，这是一种能有效分析图像在不同尺度和方向上的局部特征的数学工具。通过小波变换，多聚焦图像被分解成不同层次的细节和低频成分。然后，他们利用图像的匹配度作为自适应阈值，这个匹配度可以反映图像在不同尺度上的相似程度。这种自适应阈值的选择方法能够更好地适应图像的不确定性，使得融合过程更加精确。 在融合策略上，该算法根据匹配度判断是采用最大值选择还是加权平均。最大值选择通常用于保持图像的边缘和细节，而加权平均则有助于保持图像的整体一致性。通过这种方式，算法能够在保持重要细节的同时，确保融合图像的整体质量。 实验结果证实，采用这种自适应算法的融合图像具有更高的信息含量和清晰度。这表明，与BURT法相比，该算法在处理多聚焦图像融合时能提供更好的性能，特别是在处理不确定性较大的图像时。 关键词：图像融合；小波变换；多聚焦图像；匹配度；自适应阈值 这篇论文的EI分类号为6140C和6135，DOI为10.3969/j.issn.l004-1699.2010.09.013，属于工程技术领域的研究，对理解和改进多聚焦图像融合技术具有重要的参考价值。