【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种像素级多聚焦图像融合方法，属于图像处理
，具体涉及 ，在军事和民用等领域均有广泛的应用 前景。
技术介绍
图像融合技术是在20世纪70年代末提出的图像处理新技术，是信息融合技术的 一个重要分支。利用图像融合技术，可以克服单一图像在几何、光谱和空间分辨率等方面存 在的局限性和差异性，增加置信度，改善分类性能等，获得对目标场景的更精确、更全面和 更可靠的描述，因此更有利于后续的目标识别等工作。由于成像系统的聚焦范围有限，所以，在一幅图像中，除聚焦良好的物体外，该物 体前后一定距离外的所有目标都将呈现出不同程度的模糊。为了更加全面、真实地反映某 一场景的信息，希望获得场景内所有物体都清晰的图像。解决这一问题的一种方法就是对 场景中的不同物体分别聚焦，得到多幅该场景的多聚焦图像，然后对这些多聚焦图像进行 融合处理，提取各自的清晰区域，从而得到该场景中所有物体都清晰的融合图像，即多聚焦 图像融合。像素级多聚焦图像融合算法主要分为两类空间域和变换域图像融合。空间域像 素级多聚焦图像融合算法不需要对源图像进行任何变换，仅根据源图像中像素点的灰度值 进行...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
一种基于差分图修正的多聚焦图像融合方法，其特征在于步骤如下步骤1对原始待融合图像image1和image2进行下采样对待融合图像image1和image2分别进行隔行隔列的像素抽取，得到像素数减半的待融合下采样图像A和B；步骤2计算下采样图像A和B的空间频率下采样图像A的空间频率其中RFA为图像A在OA区域的行频率CFA为图像A在Q区域的列频率所述OA为在下采样图像A中选择大小为WA1×WA2的区域图像，i和j为像素的行坐标和列坐标，WA1和WA2为区域OA的行高和列宽，所述行高WA1和列宽WA2为等值；下采样图像B的空间频率其中RFB为图像B在OB区域的行频率CFB为图像B在OB区域的列频率所述OB为在下采样图像B中选择大小为WB1×WB2的区域图像；B(i，j)为B在位置(i，j)处的灰度值，i和j为像素的行坐标和列坐标，WB1和WB2为区域OB的行高和列宽，所述行高WB1和列宽WB2为等值；步骤3计算图像A以像素(i，j)为中心的一个区域的空间频率值的和SFA_sum和图像B以像素(i，j)为中心的一个区域的空间频率值的和SFB_sum <mrow><mi>SFA</mi><mo>_</mo><mi>sum</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover> <mi>Σ</mi> <mrow><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mi>p</mi> </mrow> <mi>p</mi></munderover><munderover> <mi>Σ</mi> <mrow><mi>y</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mi>q</mi> </mrow> <mi>q</mi></munderover><msub> <mi>SF</mi> <mi>A</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mi>x</mi> <mo>:</mo> <mi>i</mi> <mo>+</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mi>y</mi> <mo>:</mo> <mi>j</mi> <mo>+</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow> <mrow><mi>SFB</mi><mo>_</mo><mi>sum</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover> <mi>Σ</mi> <mrow><mi&...
【专利技术属性】
技术研发人员：王红梅，邢超，张科，李言俊，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：87
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