基于决策图与稀疏表示的多聚焦图像融合方法研究

发布时间：2021-01-22 03:45

　　多聚焦图像融合的实质是提取出每幅多聚焦源图像中的清晰区域,并对这些清晰区域进行融合,生成包含全部场景且都清晰的融合图像。如何准确定位并有效提取源图像中的聚焦区域是多聚焦图像融合的关键。然而,多聚焦图像的内容与结构较为复杂,使得传统的多聚焦图像融合方法很难对源图像中的聚焦区域进行准确定位并提取,导致融合图像的质量并不理想。本论文针对现有多聚焦图像融合方法存在的不足,对多聚焦图像融合方法进行了深入研究,提出了一种新的多聚焦图像融合框架——基于决策图与稀疏表示的多聚焦图像融合算法。考虑到直接对多聚焦图像进行聚焦特征分析,既增大算法计算的复杂度又难以准确提取聚焦特征,该算法首先并非直接对多聚焦源图像进行聚焦分析,而是采用稀疏表示理论与基于块的聚焦特性测量方法对源图像的低尺度图像进行分析,将源图像的各个像素点分为聚焦、离焦与不确定三类,以生成初始的决策图。其次,为了获得只包含聚焦域与离焦域的最终决策图,需要采用空间频率方法对不确定区域作进一步的分类处理。最后,根据所获得的最终决策图,将所提取出的聚焦区域进行融合获得基于决策图的融合图像。然而,由于难以对过渡区域中各像素点的聚焦特性进行准确评价,所... 

【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１光学成像系统成像原理图??如图２－１所示，对拍摄物体Ａ进行对焦后，通过镜头（光圈），物体Ａ将在焦??

的值与拍摄距离为定值，则镜头焦距的长度与??景深成反比，景深会随着镜头焦距的缩短而变长。??（３）物距或拍摄距离。假设光圈口径的大小与镜头焦距为定值，则景深会随着??拍摄距离的增大而变短。??景敝?光圈?弥散隠钢???ｉ?Ｉ?７＾１??」?，??１兀占＿，?＇?＾??命?深??心奶近為距离?卜?ｍｉｋｕ＇隹深??＾?卜―?ｉＭ距Ｌ?—?卜?—４—、卜??物距Ｌ?像距??？?一?——?—????????Ｍ???？??图２－２影响景深大小的相关参数??从图２－２可观察到影响景深大小的一些相关参数根据光学系统的物像关系??Ｍ以及三角形相似定律，通过数学公式表达出景深与其影响参数的关系，可描述为：??前景深?Ｚｌ?＝?—???（２－１）??ｆ?七?Ｆ５Ｌ?、??ＦＳ１２??后景深Ｌ２＝户（２－２）??§：ｍ＾Ｌｌ?＋?Ｌ２＝?｝ｆＦ５２Ｌ＼?２?（２－３）??ｆ４－Ｆ２Ｓ２Ｌ２??式中５一一容许弥散圆的直径；??ｆ?镜头焦距；??Ｐ一一镜头光圈的系数；??Ｌ一一物距（拍摄距离）。??从上述的三个式子可以得出结论：景深的大小不仅与镜头光圈系数、镜头焦距??有关，还与拍摄距离以及容许弥散圆的大小有关［４２］，且后景深大于前景深。因此，??在对同一场景中的不同物体进行拍摄时，由于每一物体的焦距各不相同，且受到拍??摄角度、光学环境等外在因素的影响，会使得所成图像中各个物体具有不同清晰度，??９??

拍摄所得到的每幅多聚??焦图像都不可能是全清晰的图像，每幅图像可能只对场景中一个或几个物体的成像??是清晰的，其余部分则是相对比较模糊的。但是，可以通过综合利用所有单幅图像??的信息，生成一幅对场景进行完整且精确还原的清晰图像。从而，多聚焦图像的特??点可以概括如下：??（１）对于同一场景所成的像；??（２）对场景中不同的物体进行聚焦所成的像；??（３）每一幅图像都包含着清晰区域、模糊区域或者介于两者之间的过渡区域。??２．?３多聚焦图像融合技术??多聚焦图像融合的具体方式可如图２－３所示：确定出场景中各个部分在两幅或??多幅待融合图像中的表达区域，对多幅待融合图像中各相应表达区域进行清晰度比??较，且将清晰度较高的表达区域提取出来；随后选取适当的图像融合算法，对所提??取出的清晰的区域进行拼接或融合以获得最终的融合图像。可见，如果想获得“理??想”的多聚焦融合图像，则必须准确地提取出融合图像中各个清晰区域，且提取与??融合的过程中皆不能出现源图像信息丢失或者失真的情况。??Ａ??图图？待融合图像Ａ??像像?－??清模??晰糊?Ｉ?Ｉ：??区！区?图图???，??像像??Ｂ?Ｂ?＞清清一＾融合图像Ｆ??图图?晰晰??像像?区区??模清??糊晰＊：待融合图像Ｂ??区?区??图２－３多聚焦图像融合示意图??２．?４融合图像性能评价指标??通过对融合图像效果的评价，不仅有助于考察算法性能的好坏，而且有利于进??一步地分析算法所存在的优缺点，从而为多聚焦图像融合算法的改进与研究提供可??靠的依据。在实际的研究与应用中，衡量融合图像质量的方式是采取主观评价与客??观评价相结合的方法。下面


本文编号：2992486