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基于NSCT的焦点度量优化和ISML多聚焦图像融合
被引量：
2
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作者
姚海
秦华旺
《电子测量技术》
北大核心
2022年第4期85-90,共6页
针对成像设备的景深有限,采集图像部分失焦的问题,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法,进一步提高图像的对比度和清晰度。首先用NSCT将源图像分解为近似子带和详细子带;然后采用焦点度量优化策略(FMO)和修正拉普拉斯变换(ISML)分别合...
针对成像设备的景深有限,采集图像部分失焦的问题,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法,进一步提高图像的对比度和清晰度。首先用NSCT将源图像分解为近似子带和详细子带;然后采用焦点度量优化策略(FMO)和修正拉普拉斯变换(ISML)分别合并近似子带系数和详细子带系数;最后进行逆NSCT得到融合后的图像。利用灰度多聚焦图像数据集进行实验,并与常用的多聚焦图像融合算法对比分析得出,该算法在融合图像的视觉效果和7种常用的客观评价指标都具有更优越的性能。
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关键词
多聚焦
NSCT
焦点
度量
拉普拉斯变换
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职称材料
题名
基于NSCT的焦点度量优化和ISML多聚焦图像融合
被引量：
2
1
作者
姚海
秦华旺
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第4期85-90,共6页
文摘
针对成像设备的景深有限,采集图像部分失焦的问题,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法,进一步提高图像的对比度和清晰度。首先用NSCT将源图像分解为近似子带和详细子带;然后采用焦点度量优化策略(FMO)和修正拉普拉斯变换(ISML)分别合并近似子带系数和详细子带系数;最后进行逆NSCT得到融合后的图像。利用灰度多聚焦图像数据集进行实验,并与常用的多聚焦图像融合算法对比分析得出,该算法在融合图像的视觉效果和7种常用的客观评价指标都具有更优越的性能。
关键词
多聚焦
NSCT
焦点
度量
拉普拉斯变换
Keywords
multi-focus
NSCT
focus measure optimization
sum-modified-Laplacian
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于NSCT的焦点度量优化和ISML多聚焦图像融合
姚海
秦华旺
《电子测量技术》
北大核心
2022
2
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