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【图像融合】基于多尺度交叉差分和聚焦检测MCDFD的多聚焦图像(IEEE2023)附matlab代码

2024-07-17 08:02| 来源: 网络整理| 查看: 265

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🔥 内容介绍 摘要

多聚焦图像融合旨在将不同焦点的图像融合成一张清晰的图像,在计算机视觉、医学成像、工业检测等领域具有广泛的应用。本文提出了一种基于多尺度交叉差分和聚焦检测的多聚焦图像融合方法,该方法可以有效地融合不同焦点的图像,并获得清晰的融合图像。

1. 多聚焦图像融合概述

多聚焦图像融合是指将不同焦点的图像融合成一张清晰的图像。多聚焦图像融合技术可以应用于计算机视觉、医学成像、工业检测等领域。

多聚焦图像融合方法有很多种,但大多数方法都是基于以下几个步骤:

图像配准:将不同焦点的图像配准到同一个坐标系中。

图像融合:将配准后的图像融合成一张清晰的图像。

图像增强:对融合后的图像进行增强,以提高图像的质量。

2. 基于多尺度交叉差分和聚焦检测的多聚焦图像融合方法

本文提出的多聚焦图像融合方法基于多尺度交叉差分和聚焦检测。该方法首先将图像分解成多个尺度的子图像,然后计算子图像之间的交叉差分。交叉差分可以反映图像中不同区域的聚焦程度。接下来,该方法使用聚焦检测算法检测图像中聚焦的区域。最后,该方法将聚焦的区域融合成一张清晰的图像。​

📣 部分代码 function R = upsample(I,odd,filter)​% increase resolutionI = padarray(I,[1 1 0],'replicate'); % pad the image with a 1-pixel border% r = 2*size(I,1);% c = 2*size(I,2);r = 2*size(I,1);c = 2*size(I,2);​k = size(I,3);R = zeros(r,c,k);R(1:2:r, 1:2:c, :) = 4*I; % increase size 2 times; the padding is now 2 pixels wide% interpolate, convolve with separable filterR = imfilter(R,filter); %horizontalR = imfilter(R,filter'); %vertical​% remove the border%R = R(3:r - 2 - odd(1), 3:c - 2 - odd(2), :);R = R(3:r - 2 - odd(1), 3:c - 2 - odd(2), :);​ ⛳️ 运行结果

3. 实验结果

本文使用了一组多聚焦图像来评估该方法的性能。实验结果表明,该方法可以有效地融合不同焦点的图像,并获得清晰的融合图像。

4. 结论

本文提出了一种基于多尺度交叉差分和聚焦检测的多聚焦图像融合方法。该方法可以有效地融合不同焦点的图像,并获得清晰的融合图像。该方法具有以下优点:

该方法可以有效地融合不同焦点的图像,并获得清晰的融合图像。

该方法具有较高的融合精度。

该方法具有较快的融合速度。

🔗 参考文献

Xilai Li, Xiaosong Li, Xiaoqi Cheng, Mingyi Wang, Haishu Tan. MCDFD: Multi-focus image based on multiscale cross-difference and focus detection[J]. IEEE sensors journal.

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