【摘 要】
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由于图像融合技术能够将不同图像中的信息整合到一幅图像中,因此图像融合技术的发展对于当前社会的信息分析技术越发重要,也因此其在科研领域中也有着重要的研究意义。多聚焦图像融合能够将一系列具有不同聚焦部分的图像进行融合。本文针对于多聚焦图像融合中存在的不同融合特点提出了三种不同的图像融合算法,主要工作描述如下:1.本文针对多聚焦图像融合中缺乏细节保护和结构不连续的缺点,提出一种基于图像卡通纹理分解和卷积
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由于图像融合技术能够将不同图像中的信息整合到一幅图像中,因此图像融合技术的发展对于当前社会的信息分析技术越发重要,也因此其在科研领域中也有着重要的研究意义。多聚焦图像融合能够将一系列具有不同聚焦部分的图像进行融合。本文针对于多聚焦图像融合中存在的不同融合特点提出了三种不同的图像融合算法,主要工作描述如下:1.本文针对多聚焦图像融合中缺乏细节保护和结构不连续的缺点,提出一种基于图像卡通纹理分解和卷积稀疏表示的多聚焦图像融合算法。首先,源图像采用图像卡通纹理分解。其次,卡通部分采用卷积稀疏表示的方法进行融合,纹理部分采用字典学习进行融合。最后,卡通部分和纹理部分融合。实验建立在标准的融合数据集中,并与传统和新颖的融合方法进行比较。实验结果证明,本文所提算法能够有效克服多聚焦图像融合中缺乏细节保护和结构不连续的缺点,所获得的实验结果具有更好的视觉效果。2.本文针对多聚焦图像融合中融合边缘不准确的缺点,提出了一种基于纹理特征和PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,采用卡通纹理分解得到图像的纹理部分。然后,将纹理部分放入改进后的脉冲耦合神经网络中得到点火图像,并且对点火图像进行比较得到初始融合系数图。最后,对初始融合系数图进行去噪和光滑处理,并进行图像融合。实验结果证明,本文提出的多聚焦图像融合算法能够有效保持图像的原始信息、边缘信息和清晰度,且优于当前存在的一些图像融合方法。3.本文针对多聚焦图像中模糊特征提取和融合规则设计的不足,提出了一种MFIF-GAN（U-net）模型完成多聚焦图像融合。生成器由U-net和空间压缩与激励的注意力模型组成,其主要完成对于多聚焦图像中的特征提取,通过卷积层和激励函数完成对多聚焦图像的融合。判别器由较为简单的神经网络基础层如卷积层、Relu层等组成。损失函数分为生成器损失和判别器损失,其中生成器损失主要包含特征提取阶段产生的梯度损失、生成器的对抗损失和融合阶段的映射损失等,判别器损失主要包含对抗损失。实验结果证明,本文提出的MFIF-GAN（U-net）能有效融合多聚焦图像且具有优异的表现。
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