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一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法
摘要：多聚焦图像融合是一种将多幅焦距不同但视角相同的图像融合成一幅全焦图像的技术。本文提出了一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法。首先，通过小波变换对多幅焦距不同的图像进行频域分解，得到各个尺度的小波系数。然后，通过计算每个尺度下的局部能量，获得图像的焦距权重。最后，对每个尺度下的小波系数进行加权平均得到融合图像。实验结果表明，所提出的算法在保留更多图像细节的同时，有效消除了图像中的模糊和噪声，提高了图像的清晰度和对比度。
关键词：多聚焦图像融合；小波变换；局部能量；图像清晰度；对比度
1.引言
多聚焦图像融合是一种将多幅焦距不同但视角相同的图像融合成一幅全焦图像的技术。在许多领域中，如机器视觉、医学图像处理等，多聚焦图像融合都有着广泛的应用。传统的多聚焦图像融合算法采用像素级融合，即根据像素灰度值的大小来选择最清晰的像素进行融合。然而，这种方法容易引入伪影和噪声，降低图像的质量。因此，提出一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法，具有更好的融合效果和图像质量是非常有必要的。
2.相关工作
过去的研究中，有许多多聚焦图像融合算法被提出。其中，小波变换是一种常用的频域分析方法，可以对图像进行频域分解。通过对多幅图像的小波系数进行加权平均，可以得到融合图像。然而，传统的小波变换融合算法没有考虑图像的局部能量，导致融合图像过于模糊。因此，结合局部能量信息对小波系数进行融合可以提高图像的清晰度和对比度。
3.小波变换与局部能量
小波变换是一种将信号分解成不同尺度的频域分析方法。在多聚焦图像融合中，小波变换可以将多幅图像分解成不同尺度的小波系数。局部能量是一种评估图像清晰度的指标，通过计算小波系数的平方和可以得到图像的局部能量。对于多幅图像，可以计算每个尺度下的局部能量，得到图像的焦距权重。具体步骤如下：
3.1小波变换
首先，将多幅焦距不同的图像进行小波变换，得到各个尺度的小波系数。
3.2局部能量计算
对于每个尺度下的小波系数，计算其平方和作为局部能量。
3.3焦距权重计算
根据每个尺度下的局部能量，计算图像的焦距权重。具体计算方法可以采用归一化处理或加权平均等方法。
4.图像融合
将每个尺度下的小波系数乘以对应的焦距权重，并加权平均得到融合图像的小波系数。然后，进行逆小波变换得到融合图像。
5.实验结果与分析
本文采用了多组焦距不同的图像进行测试，并与传统的多聚焦图像融合算法进行对比。实验结果表明，所提出的算法在保留更多图像细节的同时，有效消除了图像中的模糊和噪声，提高了图像的清晰度和对比度。
6.结论
本文提出了一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法。通过对多幅焦距不同的图像进行小波变换和局部能量计算，获得图像的焦距权重，并通过加权平均得到融合图像的小波系数。实验结果表明，所提出的算法在融合效果和图像质量方面具有较好的性能。
7.参考文献
[1]林某某，基于小波变化的图像融合算法研究[D].XXXX:XX大学，2020.
[2]XXXX,XXXX，基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合方法，计算机应用研究，2021，XX(XX):XX-XX.
[3]XXXX,XXXX，图像融合算法综述，计算机科学导刊，2021，XX(XX):XX-XX.
以上是本文的大致框架，具体内容可以根据需要进行修改和扩展。本文提出的基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法具有较好的融合效果和图像质量，对于提高多幅焦距不同的图像的清晰度和对比度具有重要意义。