一种消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法技术

本发明专利技术提出了一种消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，包括：基于光学成像原理的散焦模糊先验，生成多焦点图像融合数据集；利用所述多焦点图像融合数据集训练扩散模型，将源图像输入训练后的扩散模型，获取输出的融合图像；将源图像及扩散模型输出的融合图像输入图像保真网络，获取融合后的多焦点图像。本发明专利技术着重解决了多焦点图像融合(MFIF)中长期被忽视的问题，即数据集的不真实性，并提出了一种新的方法来生成多焦点图像数据集。该方法不仅引入了掩码中等距线的概念来导向滤波器模糊，还结合了圆盘模糊和高斯模糊的优势。这一方法显著缩小了合成训练数据集与真实多焦点图像之间的差距。可以有效解决散焦扩散效应。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多焦点图像融合，尤其涉及一种消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法。

技术介绍

1、散焦模糊(也成为散焦模糊)是指当光源偏离图像焦平面上时发生的失真现象，即物体没有聚焦时呈现出模糊斑而不是点。由于相机镜头的景深(dof)限制，难以在复杂场景中对所有物体进行聚焦，导致一些物体出现散焦模糊。mfif旨在解决由相机镜头的景深引起的散焦模糊问题。mfif综合来自具有相同场景但聚焦对象不同的多个源图像的信息，并生成“完全聚焦”的图像。

2、当前多焦点图像融合面临的首要挑战是散焦扩散效应，它指的是在前景对象周围的边界区域，由于背景的散焦而在两个源图像中都模糊不清。现有的融合方法在解决dse方面效果不佳，主要归因于三个方面：数据集、架构和融合策略。首先，合成训练集与真实多焦点图像之间存在显著差异。由于缺乏包含真实多焦点图像和真实值的训练集，目前主流做法是使用高斯滤波器或均值滤波器从清晰图像中合成训练数据。然而，真实的散焦模糊比这些滤波器生成的模糊更为复杂，因为它受到设备、光照和物体距离等因素的影响。因此，这两种类型的模糊并不完全一致，特别是这些滤本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，基于光学成像原理的散焦模糊先验，生成多焦点图像融合数据集包括：

3.根据权利要求2所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，所述掩码图像为

4.根据权利要求2所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，对所述掩码图像中的感兴趣区域，设置密集等距线包括：

5.根据权利要求4所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，计算所述欧几里得距离的方法为：</p>

6.根据...

【技术特征摘要】

1.一种消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，基于光学成像原理的散焦模糊先验，生成多焦点图像融合数据集包括：

3.根据权利要求2所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，所述掩码图像为

4.根据权利要求2所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，对所述掩码图像中的感兴趣区域，设置密集等距线包括：

5.根据权利要求4所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其特征在于，计算所述欧几里得距离的方法为：

6.根据权利要求2所述的消除散焦扩散效应的多焦点图像融合方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王泽宇，宋海玉，赵雯理，李威，封佳伟，王嘉宇，刘梓文，马萌萌，
申请(专利权)人：大连民族大学，
类型：发明
国别省市：