自适应区域融合规则提升多聚焦图像融合效果

"该文提出了一种自适应区域融合规则多聚焦图像融合算法，通过改进离散小波变换中的低频和高频分量处理方法，有效解决了传统算法中图像边缘失真和模糊的问题，提高了融合图像的质量。" 在图像处理领域，图像融合是一种将多源图像信息集成到单一图像中的技术，常用于增强图像的视觉效果或提供更全面的场景理解。离散小波变换是图像融合常用的工具，因其能同时捕获图像的局部和全局信息。然而，传统的小波变换融合方法在处理低频分量时可能存在不足，可能导致融合后的图像边缘不清晰，甚至出现失真的情况。 针对这一问题，该文提出的自适应区域融合规则算法首先对源图像进行小波分解，将图像分解为低频和高频部分。低频系数通常携带图像的大范围结构信息，而高频系数则包含图像的细节和边缘信息。文章中，作者对低频系数采用改进的空间频率阈值处理，这是一种根据空间频率特性调整阈值的方法，能够更好地保留图像的基本结构，减少边缘失真的现象。 对于高频系数，研究者应用了改进的梯度和改进的拉普拉斯能量来提取图像的细节特征，并结合高频融合规则进行处理。梯度反映了图像强度的变化，而拉普拉斯能量则有助于检测图像的边缘和突变点。通过这些改进，高频系数的融合更加精确，能够保留更多的图像细节和边缘信息。 在完成低频和高频系数的处理后，文章采用小波重构技术将它们合并成最终的融合图像。实验结果显示，与传统融合方法相比，该算法在主观评价上能更好地保持图像的轮廓和边缘信息，融合效果更佳；在客观评价上，通过各种评估指标（如对比度、锐度等）也表现出显著的提升。 该文提出的自适应区域融合规则多聚焦图像融合算法通过改进的小波变换和融合策略，成功地解决了传统方法中的图像质量问题，提高了图像融合的效果。这种方法对于多源图像信息的集成具有重要意义，特别是在医学成像、遥感、机器视觉等应用中，能为用户提供更为清晰、准确的图像信息。