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多视觉特征和引导滤波的鲁棒多聚焦图像融合
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330032, [2]江西省数字媒体重点实验室,南昌330032, [3]江西财经大学软件与通信工程学院,南昌330032
  • 相关基金:国家自然科学基金(61662026,61462031,61262034);江西省自然科学基金(20151BAB207033,20161ACB21015);江西省高校科技落地计划项目(KJLD14031,GJJ150461).
中文摘要:

为建立一个有效的活跃度测量模型来检测多聚焦图像的聚焦区域,针对多数融合方法效率不高和处理源图像未配准问题的不足,提出一种基于多视觉特征和引导滤波的快速鲁棒多聚焦图像融合方法.首先通过分别测量对比度显著性、清晰度和结构显著性这3个互补的视觉特征对源图像聚焦区域进行检测,获得初始的融合决策图;为了充分利用空间一致性并有效抑制融合结果中伪影的产生,利用形态学滤波和引导滤波对初始决策图进行优化,从而获得最终的融合权重图;最后根据优化的权重图对源图像进行加权融合,获得融合图像.实验结果表明,无论是主观视觉效果还是客观定量评价,该方法均优于一些主流的多聚焦图像融合方法.

英文摘要:

This paper aims at modeling an effective activity measurement for focus areas detection in multifocusimages.Considering that the existing methods lack efficiency and are not able to deal withmis-registered source images well,we propose a multiple visual features and guided filtering based fast androbust multifocus image fusion method.First,the initial fusion decision map is obtained by detecting thefocus area in source images through measuring three visual features,which are contrast saliency,sharpnessand structure saliency;then,the final fusion weight map is acquired by optimizing the initial decision mapthrough morphological filtering and guided filtering to make full use of spatial consistency and to resist artifacts;finally,the fused image is obtained by weighted averaging the source images according to optimizedweight map.Experimental results show that our method outperforms existing state-of-the-art multifocusimage fusion algorithms,in terms of both subjective and objective quality assessments.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752