研究目的
提出一种基于交替引导滤波（AGF）的新型多聚焦图像融合方法，能够将同一场景下不同焦点设置的多个图像融合为一张清晰图像，从而解决现有光学传感器景深不足的局限。
研究成果
基于AGF的多聚焦图像融合方法通过有效传递源图像的梯度特征至融合图像，显著提升了融合图像质量并获得了更优的融合效果。该方法可应用于医学数据集、红外与可见光图像等其他类型图像。
研究不足
AGF的形态学操作并非适用于所有图像，在处理过程中可能会丢失部分源图像信息，从而影响融合图像的互信息值。
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交替引导滤波的多焦点图像融合
DOI：10.1007/s11760-018-1402-x
期刊：Signal, Image and Video Processing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
由于景深限制，现有光学传感器通常无法获取包含同一场景中不同距离所有物体的聚焦图像。这些部分聚焦的图像既不能有效表征场景，还可能阻碍对场景的完整准确理解，甚至影响后续计算机处理的效果。多聚焦图像融合技术通过将同一场景下不同焦距设置的多个图像合成为一张聚焦图像来解决该问题。本文提出一种基于交替引导滤波（AGF）的新型多聚焦图像融合方法：首先利用AGF将源图像分解为包含大尺度强度变化的基底层和包含小尺度细节的细节层；其次采用经不同层梯度特征滤波的显著图对基底层和细节层进行融合；最终通过重组融合后的基底层与细节层获得最终融合图像。实验结果表明，无论在视觉评价还是定量评估方面，该方法既能良好表征源图像，其融合质量相比现有其他融合方法均有显著提升。
作者：
Yongxin Zhang，Wei Wei，Yating Yuan
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