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1、∗基于小波变换的多聚焦图像融合策略12冯斌，梁继民（1.,2.西安电子科技大学电子工程学院，西安，710071）摘要：在基于小波变换的多聚焦图像融合中，低频系数选取决定融合图像的轮廓，同时影响融合图像的边缘细节。因而设计三种选择低频系数的方案，即加权平均锐化融合策略、Burt提出的基于区域能量匹配度的融合策略、和本文提出的基于区域方差匹配度融合策略。而第三种方案不但基于邻域像素间的关联性，而且基于区域方差，从而可以有效地保留边缘细节，产生良好的视觉效果。最后将三种融合策略分别用于16组多聚焦图像的融合，采用两种无需基准合图像的客观评
2、价方法的仿真结果表明基于区域方差匹配度策略的有效性。关键字：多聚焦图像融合；区域方差；匹配度；小波变换Multi-focusimagefusionschemesusingwavelettransform12BinFeng,Ji-minLiang(1.,2.SchoolofElectronicEngineering,XidianUniverstiy,Xi’an,710071,China)Abstract:Forthemulti-focusimagefusionusing2Ddiscretewavelettransform(DWT),t
3、heselectionoflowfrequencycoefficientsdecidesthecontourandaffectstheedgedetailsofthefusedimage.Therefore,threefusionschemesaredesigned,whichareweightedaveragingandsharpeningscheme,theonebasedonregion-energy-match-measureproposedbyBurtandtheonebasedonregionvariancematchm
4、easurepresentedinthispaper.Basingonboththecorrelationamongneighboringpixelsandtheregionvariance,thethirdonecanretainedgedetailseffectively,thusgeneratingagoodvisualeffect.Atlast,thoseschemesareappliedto16pairsofmulti-focusimagesrespectively,andexperimentalresultsofadop
5、tingtwoobjectiveevaluationmethodswithoutrequiringareferenceimageprovethevalidityofthefusionschemebasedonregion-variance-match-measure.Keywords:Multi-focusImagefusion;Regionvariance;Matchmeasure;DWT1引言所谓多聚焦图像融合就是先通过成像设备对某一场景中的两个或者多个目标进行连续两次成像，然后将这些成像中清晰的部分融合成一幅新的图像，从而得到
6、一个多目标都聚焦[1]清晰的融合图像技术。这种多聚焦图像融合便于人眼观察或者计算机的后续处理。针对基于小波变换的图像融合问题，低频成分决定图像的轮廓，同时也影响图像的边缘细节信。因此本文设计了三种低频系数选择方案。采用两种无需基准图像的图像融合评价方法表明本文提出的基于区域方差融合策略比经典的两种融合策略取得更好的融合效果。2基于小波变换的图像融合算法∗第一作者简介：冯斌，1981年出生，男，籍贯陕西，硕士研究生在读；国家自然科学基金(60402038)2.1基于小波变换的图像融合基于小波多尺度分解图像融合的方案以两幅图像的融合为例
7、。设A，B为两幅原始图像，F为融合后的图像。其融合处理的基本步骤如下：（1）对每一原图像分别进行小波变换，建立图像的小波塔型分解；（2）对各分解层分别进行融合处理。各分解层上的不同频率分量可采用不同的融合算子进行融合处理，最终得到融合后的小波金字塔；（3）对融合后所得小波金字塔进行小波逆变换，所得到的重构图像即为融合图像。2.2各个频率的融合规则在一幅图像的小波分解中，绝对值较大的小波高频系数对应图像中对比度变换较大的边缘特征。为了对比不同的低频系数选择的策略，本文提到的针对低频融合策略相应的高频系[2]数融合均采用基于像素点绝对值
8、取大的规则。对于低频系数的选择，本文设计了三种方案。[3,4]第一种方案：采用加权平均锐化策略[5]第二种方案：Burt提出的基于区域能量匹配度策略。第三种方案：假定C(X)表示图像X的小波低频成分的系数矩阵，p=(m,n)表示小波系
