基于相对清晰度的多焦距图像融合算法

基于非抽样Contourlet变换的医学图像融合算法

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourle

为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Con

图像融合算法，可以实现图像融合，并可以兼顾到效率的问题

提出了一种基于量子行为的粒子群优化算法（QPSO）的图像融合方法。将图像融合问题归结为最优化问题，采用了QPSO算法进行优化。QPSO不仅参数个数少，其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间，因此能保

针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题，根据CT/MRI图像内容的互补性，提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下，对反映图像近似内容的

为进一步提高多聚焦图像的融合质量,提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法。该算法旨在运用神经网络学习源图像不同聚焦区域的互补关系,即选择源图像中不同的聚焦位置合成一张全局清晰图像。该算

为了使融合后的多聚焦图像细节特征丰富且边缘清晰,提出一种基于快速有限剪切波变换(FFST)与引导滤波的图像融合算法。利用FFST将源图像分解为低频系数和高频系数。在融合低频系数时,定义一种改进的拉普拉

研究了物距(即手掌与镜头之间的移动范围)与成像清晰度的关系,从而可以根据掌纹识别精度确定在超出景深范围情况下的手掌与镜头之间的可移动范围。通过三种基于梯度的清晰度与物距实验结果发现,三种清晰度评价值与

准确有效的图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的关键。通过分析比较3种聚焦效果较好的清晰度评价函数,提出了一种基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为聚焦评价函数,建立了评价函数的数学模型,