典型文献
基于四叉树分解和自适应焦点测度的多聚焦图像融合
文献摘要：
为了克服基于块的融合方法对块的大小敏感以及融合图像中存在伪影等问题,提出一种新的基于四叉树分解和自适应焦点测度的多聚焦图像融合方法.首先,设计一种新的基于修正拉普拉斯能量和(SML)和导向滤波的自适应焦点测度,用于获得源图像的焦点图.然后,采用一种新的四叉树分解策略,并结合已经得到的焦点图,进一步将源图像分解成最优大小的树块;同时,从树块中检测出聚焦区域,并构成决策图.最后,对决策图进行优化和一致性验证,并重构出一幅全聚焦图像.通过公共多聚焦图像数据集进行实验,与11种先进的融合方法进行视觉质量和客观指标比较.实验结果表明,本文所提出的融合方法取得了更好的性能.
文献关键词：
多聚焦图像融合;焦点测度;四叉树分解;导向滤波;修正拉普拉斯能量和
中图分类号：
作者姓名：
王纪委;曲怀敬;魏亚南;谢明;徐佳;张志升;张汉元
作者机构：
山东建筑大学信息与电气工程学院,山东 济南 250101
文献出处：
引用格式：
[1]王纪委;曲怀敬;魏亚南;谢明;徐佳;张志升;张汉元-.基于四叉树分解和自适应焦点测度的多聚焦图像融合)[J].计算机与现代化,2022(08):106-113
A类：
焦点测度,修正拉普拉斯能量和
B类：
四叉树分解,多聚焦图像融合,融合方法,融合图像,伪影,SML,导向滤波,图像分解,分解成,决策图,对决,一致性验证,一幅,全聚焦,图像数据集,视觉质量,客观指标
AB值：
0.197527
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