一种基于形态分量的多聚焦图像融合算法

• 作者: 张杰敏 茅剑 陈杰
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 形态分量 curvelet变换 高斯差分算子 特征活跃度 细节信息
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 数理科学与信息工程
• 页码范围: 68-75
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19715/j.jmuzr.2019.01.11

摘要

提出一种基于形态分量思想的多聚焦图像融合算法.该方法首先对源图像迭代分解,将其分解为低频和高频两个分量,并用curvelet变换表示低频分量,然后,对低频分量采用高斯差分算子定义图像点的特征活跃度和融合规则,对高频分量的细节特征度量采用加权梯度差的方法来衡量和融合.仿真实验在四组多聚焦图像中进行,除了与传统的图像融合算法做比较外,还与系数绝对值最大法的融合算法进行比较.实验结果表明:该方法在平均梯度、空间频率、信息熵等指标上优于传统的图像融合方法,同时也优于基于系数绝对值最大法的融合规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈杰	集美大学计算机工程学院	19	30	4.0	4.0
2	茅剑	集美大学计算机工程学院	10	8	2.0	2.0
3	张杰敏	集美大学计算机工程学院	12	17	2.0	3.0