基于DCT域紋理特征的多聚焦圖像融合論文題目：基于DCT域紋理特征的多聚焦圖像融合摘要：多聚焦技術(shù)在圖像融合中發(fā)揮著重要作用，它可以通過將多個(gè)焦點(diǎn)不同的圖像合并為一幅清晰度更高的圖像。本論文提出一種基于離散余弦變換(DCT)域紋理特征的多聚焦圖像融合算法。該算法首先對(duì)多聚焦圖像進(jìn)行DCT變換，然后利用紋理特征提取方法提取每個(gè)頻帶的紋理特征。接著，通過加權(quán)融合的方式將紋理特征進(jìn)行融合，最后將融合后的紋理特征逆變換回空域得到最終的融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法在多聚焦圖像融合中取得了較好的效果。關(guān)鍵詞：多聚焦圖像融合，離散余弦變換，紋理特征1.引言多聚焦圖像融合是將多個(gè)拍攝同一場(chǎng)景、焦距不同的圖像融合為一幅具有更好清晰度的圖像的技術(shù)。它在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，例如醫(yī)學(xué)圖像處理、圖像增強(qiáng)等。多聚焦圖像融合的目標(biāo)是提高圖像的清晰度和對(duì)比度，同時(shí)去除圖像中的模糊和噪聲。2.相關(guān)工作多聚焦圖像融合的方法可以分為像素級(jí)融合和特征級(jí)融合兩類。像素級(jí)融合方法是將多個(gè)焦點(diǎn)不同的圖像直接進(jìn)行像素級(jí)別的加權(quán)融合。這種方法簡(jiǎn)單直接，但容易導(dǎo)致融合圖像中的偽影和失真。特征級(jí)融合方法則是通過提取圖像的特征，例如紋理特征、梯度特征等，然后將特征進(jìn)行融合得到融合圖像。特征級(jí)融合方法通常能夠得到更好的融合效果。3.方法本論文提出的多聚焦圖像融合算法基于DCT域的紋理特征。具體步驟如下：(1)將多個(gè)待融合的多聚焦圖像進(jìn)行DCT變換，得到各圖像的DCT系數(shù)矩陣。(2)對(duì)每個(gè)DCT系數(shù)矩陣進(jìn)行紋理特征提取。本論文采用局部二值模式(LBP)方法提取每個(gè)頻帶的紋理特征。LBP方法在圖像紋理分析中具有較好的性能。(3)利用紋理特征對(duì)每個(gè)頻帶的DCT系數(shù)進(jìn)行加權(quán)融合。加權(quán)融合的權(quán)重根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的紋理特征進(jìn)行計(jì)算，可以保留清晰度較高的區(qū)域。(4)對(duì)融合后的DCT系數(shù)矩陣進(jìn)行逆變換，得到融合圖像。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了評(píng)估所提出的多聚焦圖像融合算法的性能，本論文在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法在融合圖像的清晰度、對(duì)比度和細(xì)節(jié)保留方面均優(yōu)于其他算法。同時(shí)，所提出的算法對(duì)于圖像中的噪聲和偽影也有一定程度的抑制效果。5.結(jié)論本論文提出了一種基于DCT域紋理特征的多聚焦圖像融合算法。該算法通過對(duì)多聚焦圖像進(jìn)行DCT變換和紋理特征提取，能夠有效提高圖像的清晰度和對(duì)比度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上均取得了較為理想的融合效果。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化算法，并在更多應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證。參考文獻(xiàn)：[1]ZouhongCao,JinwenTian,XudongXie,etal.Multi-focusImageFusionBasedonDCNN.MultimediaToolsandApplications,2018,1-18.[2]M.Niyogi,D.AdalsteinssonandJ.L.Demmel.MultiresolutionImageFusionUsingtheWaveletTransform.IEEETrans.onImageProcessing,2000,9,101-113.[3]SezerK.A.andYukselM.E.MultifocusImageFusion