基于多尺度稀疏字典的多聚焦图像超分辨融合-论文.pdf

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1、第22卷第l期光学精密工程Vol

2、22NO．12014年1月OpticsandPrecisionEngineeringJan．2014文章编号1004—924X(2014)0卜016908基于多尺度稀疏字典的多聚焦图像超分辨融合彭真明，景亮，何艳敏，张萍(电子科技大学光电信息学院，四川成都610054)摘要：由于传统的多聚焦图像融合算法不能对图像中聚焦区域划分进行有效度量，提出了一种新的多聚焦图像超分辨融合方法来改善图像融合效果。该方法对图像清晰区和模糊区进行度量，并利用稀疏表示方法对度量后的清晰区域进行超分辨重建。首先，采用空间频率方法提取源图像中清晰区域与模糊区域，然后确定清晰区

3、域中的主清晰区和次清晰区，并计算它们的真实下采样尺度。最后，通过学习多尺度稀疏表示字典对图像中次清晰区域进行超分辨率重建，并与清晰区域结合形成最终融合图像。实验及各种定量评价结果表明，提出的方法较常规方法具有更好的融合性能，得到的图像更清晰。对比Harr小波，非下采样轮廓波变换(NSCT)，剪切波(Shearlet)变换等方法，其熵(EN)提升了1，峰值信噪比(PSNR)提升了0．62dB，清晰度(SP)和空间频率(sF)提升3O，均方误差(MSE)下降了6左右。关键词：图像融合；超分辨率融合；降采样尺度；稀疏字典；多聚焦图像；空间频率中图分类号：TP391．4文献标识码：Adoi：

4、10．3788／OPE．20142201．0169Superres0luti0nfusionofmulti—focusimagebasedonmultiscalesparsedictionaryPENGZhen—ming，JINGIiang，HEYan—min，ZhangPing(SchoolofOptoelectronicInfo,mation，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，Chengdu610054，China)*C0rr0gauthor，E-mail：zmpeng@uestc．edu．cnAbstract：A

5、straditionalmulti—focusimagefusionmethodscannoteffectivelymeasurethepartitioningfocusregionsinimages，anovelalgorithmbyusingsuper—resolutionimagereconstructionformulti—fo—CUSimagefusionwasproposedtosolvetheproblem．Thealgorithmmeasuredthein—focusandout—of—focusregionsandperformedthesuper—resoluti

6、onimagereconstructionfortheclearareawithsparserepresentation．Firstly，thespatialfrequencymethodwasusedtoextractthein—focusandout-of—focusregionsinsourceimages．Then，themain—clearandsub—clearpartswithinin—focusregionswereidenti—fiedandtheirrealdown—samplingscalesforeachpartwerecalculated．Finally，t

7、hesub—clearpartswerereconstructedinsuper—resolutionthroughlearningmulti—scalesparsedictionariesandthefusedimagewasobtainedbycombiningthedifferentpartsofsourceimages．Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcanprovideclearimagesandbetterfacusperformance．Ascomparedwiththeconventionalmethods

8、，suchasHarrwavelet，NonsubsampledContourletTransform(NSCT)，收稿曰期：2013-08—16；修订日期：2013—09—11．基金项目：国家自然科学基金资助项目(No，41301460；No．61308102)l中国科学院光束控制重点实验室基金资助项目(No．2010IBC001)，中央高校基本科研业：务费专项资金资助项目(No．ZYGX2OlOJ063)170光学精密工程第22卷andshearlet