基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术

吕晶晶，张荣福

（上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093）

引言

图像融合技术是指将多张图像中的重要信息组合到一张图像中，比单一源图像具有更丰富的细节[1]。由于受到景深的限制，光学器件很难捕捉到画面中所有清晰的物体[2]。针对这一问题，本文提出了一种多聚焦图像融合算法，其目的是将焦点不同的图像组合成全聚焦图像。作为扩展光学透镜景深的一种有效且低成本的方法，多聚焦图像融合技术在生物学、医学、工业、农业等领域具有广阔的应用空间[3-4]。

过去的二十年里，人们提出了很多种图像融合方法，这些方法大致可分为基于变换域和基于空间域的两大类方法。在这两类方法中，基于变换域的方法符合人的视觉特征，其中的多尺度变换域方法具有更好的特征表示能力，而变换域的选择和融合规则的设计是融合过程中最关键的两个因素。典型的变换域方法包括金字塔变换[5]、小波变换[6]、非下采样剪切变换[7]、稀疏表示[8]等。空间域融合可分为基于像素的融合方法[9]和基于块的融合方法[10]。基于像素的方法简单明了，能很好地保存图像细节，易于实现。但是，基于像素的融合算法只考虑局部邻域的焦点信息，可能会造成对比度失真或块状伪影。基于块的方法可以避免基于像素的融合算法的一些缺点。但是，块大小的选择是一个问题，因为当块选择较大时，不能保证聚焦区域的精度，而当块选择较小时，可能无法检测到重点区域。……