多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法

在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误.针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法.首先,多聚焦图像通过多尺度形态聚焦测量生成初始的决策图,多尺度形态聚焦测量有高的聚焦区域检测精度并且能很好地识别图像轮廓;然后,利用形态滤波和小块滤波对决策图中的聚焦区域进行重建,去除初始决策图中的毛刺和小块孤立区域;最后,利用优化后的随机游走算法从概率的角度建模,通过求解一个替代目标函数来估计决策图中每个像素与观察到的像素相关联的概率,生成最优的决策图.实验结果表明,在主观评价中,提出的方法其局部放大图像清晰无伪影,能较好地对准边界;在客观评价中,提出的方法在8项指标中均取得了明显的优势.