多聚焦圖像像素級(jí)融合算法的深度剖析與創(chuàng)新研究一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，圖像作為信息的重要載體，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。從日常生活中的攝影留念，到科學(xué)研究中的數(shù)據(jù)記錄，從工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測，到軍事領(lǐng)域的目標(biāo)識(shí)別，圖像都發(fā)揮著不可或缺的作用。然而，在實(shí)際圖像獲取過程中，由于受到各種因素的限制，如攝像機(jī)的景深、拍攝環(huán)境的光線條件以及物體的運(yùn)動(dòng)等，往往難以獲得一幅在所有區(qū)域都清晰聚焦的圖像。以攝像機(jī)景深限制為例，景深是指在攝影機(jī)鏡頭或其他成像器前沿能夠取得清晰圖像的成像所測定的被攝物體前后距離范圍。當(dāng)拍攝場景中的物體分布在不同距離時(shí)，由于景深的存在，只有位于景深范圍內(nèi)的物體能夠清晰成像，而景深范圍外的物體則會(huì)變得模糊。這就導(dǎo)致在拍攝復(fù)雜場景時(shí)，很難使所有感興趣的物體都同時(shí)處于清晰狀態(tài)。例如，在拍攝風(fēng)景照片時(shí)，前景的花朵和背景的山巒可能無法同時(shí)清晰呈現(xiàn)；在拍攝人物照片時(shí)，人物主體和周圍的環(huán)境可能無法都保持清晰。多聚焦圖像融合技術(shù)正是為了解決這一問題而應(yīng)運(yùn)而生。該技術(shù)的核心思想是將同一場景下不同聚焦區(qū)域的多幅圖像進(jìn)行融合，從而生成一幅在所有位置都聚焦清晰的圖像。多聚焦圖像融合技術(shù)在眾多領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用價(jià)值，能夠顯著提升圖像的質(zhì)量和信息利用率，為后續(xù)的分析和處理提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域，多聚焦圖像融合技術(shù)可用于將不同聚焦層面的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行融合，幫助醫(yī)生更全面、準(zhǔn)確地觀察人體內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)和病變情況。例如，在磁共振成像（MRI）中，不同的掃描參數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致圖像在不同深度的組織細(xì)節(jié)表現(xiàn)不同。通過多聚焦圖像融合，能夠?qū)⑦@些圖像的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來，使醫(yī)生能夠更清晰地看到病變的位置、大小和形態(tài)，從而提高疾病診斷的準(zhǔn)確性。在對(duì)腦部腫瘤進(jìn)行診斷時(shí)，融合后的圖像可以同時(shí)清晰顯示腫瘤的邊界以及周圍腦組織的細(xì)節(jié)，為醫(yī)生制定治療方案提供更有力的依據(jù)。在遙感領(lǐng)域，多聚焦圖像融合技術(shù)能夠?qū)⒉煌劢箺l件下獲取的遙感圖像進(jìn)行融合，生成更清晰、更全面的圖像，有助于提高對(duì)地球表面的監(jiān)測和分析能力。在對(duì)城市進(jìn)行遙感監(jiān)測時(shí)，不同聚焦的圖像可能分別突出了建筑物、道路、植被等不同地物的特征。通過融合這些圖像，可以得到一幅包含豐富地物信息的圖像，用于城市規(guī)劃、土地利用監(jiān)測等。此外，在自然災(zāi)害監(jiān)測中，多聚焦圖像融合技術(shù)可以幫助快速準(zhǔn)確地評(píng)估災(zāi)害的影響范圍和程度，為救援決策提供重要參考。在機(jī)器視覺領(lǐng)域，多聚焦圖像融合技術(shù)可用于提高工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測精度和效率。在對(duì)微小零部件進(jìn)行檢測時(shí)，由于零部件的尺寸較小且形狀復(fù)雜，傳統(tǒng)的單幅圖像可能無法清晰呈現(xiàn)所有細(xì)節(jié)。通過多聚焦圖像融合，可以獲取零部件各個(gè)部位的清晰圖像，從而更準(zhǔn)確地檢測出零部件的缺陷和瑕疵，確保產(chǎn)品質(zhì)量。在手機(jī)屏幕生產(chǎn)過程中，利用多聚焦圖像融合技術(shù)對(duì)屏幕進(jìn)行檢測，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)屏幕上的壞點(diǎn)、劃痕等問題，提高產(chǎn)品的良品率。像素級(jí)融合作為多聚焦圖像融合的基礎(chǔ)層次，直接對(duì)圖像的像素進(jìn)行操作，能夠最大限度地保留源圖像中的細(xì)節(jié)信息。與其他層次的融合方法相比，像素級(jí)融合在圖像細(xì)節(jié)保留和融合效果的精細(xì)度方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。例如，在基于特征級(jí)或決策級(jí)的融合方法中，由于在特征提取或決策過程中可能會(huì)丟失一些細(xì)節(jié)信息，導(dǎo)致融合后的圖像在細(xì)節(jié)表現(xiàn)上不如像素級(jí)融合。而像素級(jí)融合通過對(duì)每個(gè)像素的處理，能夠更準(zhǔn)確地融合不同圖像的信息，使融合后的圖像在視覺效果和信息完整性上都更接近真實(shí)場景。因此，研究多聚焦圖像像素級(jí)融合算法對(duì)于推動(dòng)多聚焦圖像融合技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用具有至關(guān)重要的意義。它不僅能夠?yàn)樯鲜鰧?shí)際應(yīng)用領(lǐng)域提供更優(yōu)質(zhì)的圖像融合解決方案，還能為圖像融合技術(shù)的理論研究奠定更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，促進(jìn)相關(guān)學(xué)科的交叉發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀多聚焦圖像像素級(jí)融合算法的研究在國內(nèi)外均取得了豐富的成果，眾多學(xué)者從不同角度進(jìn)行探索，推動(dòng)了該領(lǐng)域的不斷發(fā)展。在國外，早期的研究主要集中在基于空間域和變換域的傳統(tǒng)融合算法。在空間域方面，基于像素點(diǎn)的融合算法是基礎(chǔ)，如簡單的加權(quán)平均法，直接對(duì)對(duì)應(yīng)像素進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，雖然計(jì)算簡單，但容易導(dǎo)致圖像模糊，丟失細(xì)節(jié)信息。后續(xù)發(fā)展的分塊融合法，將圖像劃分為多個(gè)小塊，根據(jù)每個(gè)小塊的特性進(jìn)行融合，一定程度上改善了融合效果，然而，分塊的大小和劃分方式對(duì)結(jié)果影響較大，若處理不當(dāng)，會(huì)在塊與塊之間出現(xiàn)明顯的邊界。在變換域中，基于金字塔變換的融合算法利用金字塔結(jié)構(gòu)對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分解，低頻部分反映圖像的整體輪廓，高頻部分包含圖像的細(xì)節(jié)信息，通過對(duì)不同尺度下的系數(shù)進(jìn)行融合，再重構(gòu)得到融合圖像，能夠較好地保留圖像的輪廓信息，但在細(xì)節(jié)處理上存在一定局限性?；谛〔ㄗ儞Q的融合算法則利用小波變換的時(shí)頻局部化特性，對(duì)圖像的高頻和低頻系數(shù)分別采用不同的融合策略，在圖像細(xì)節(jié)和邊緣的保留上表現(xiàn)更優(yōu)，不過，小波基函數(shù)的選擇和分解層數(shù)的確定較為復(fù)雜，且對(duì)噪聲較為敏感。隨著研究的深入，學(xué)者們提出了基于稀疏表示的融合算法，通過尋找圖像的稀疏表示，能夠更有效地提取圖像的特征信息，在融合過程中增強(qiáng)對(duì)重要信息的保留，提升融合圖像的質(zhì)量，但計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)計(jì)算資源要求苛刻。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在多聚焦圖像融合領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。國外學(xué)者提出了多種基于深度學(xué)習(xí)的算法，如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法，通過構(gòu)建合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的融合。有的方法采用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，先對(duì)源圖像進(jìn)行特征提取，再根據(jù)提取的特征進(jìn)行融合和圖像重建，在融合效果上有顯著提升。基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的方法也被應(yīng)用于多聚焦圖像融合，通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，使生成的融合圖像更加逼真、自然，接近真實(shí)場景下的圖像。在國內(nèi)，多聚焦圖像像素級(jí)融合算法的研究也取得了長足的進(jìn)展。在傳統(tǒng)算法改進(jìn)方面，許多學(xué)者針對(duì)現(xiàn)有算法的不足進(jìn)行優(yōu)化。有研究提出改進(jìn)的梯度算子算法，在確定圖像真實(shí)梯度方向的基礎(chǔ)上對(duì)多聚焦圖像進(jìn)行融合，相較于傳統(tǒng)的空域圖像融合算法，該方法能更好地保留圖像的邊緣信息，提升融合效果。在基于小波變換的算法研究中，通過分析小波函數(shù)的性質(zhì)和多聚焦圖像的特點(diǎn)，提出改進(jìn)的基于邊緣強(qiáng)度的小波算法，進(jìn)一步增強(qiáng)了對(duì)圖像邊緣細(xì)節(jié)的保留能力。在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方面，國內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了大量的探索。有的研究提出基于魯棒性主成分分析法以及改進(jìn)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多聚焦圖像融合算法，先采用魯棒性主成分分析法對(duì)原數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，再利用改進(jìn)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖到圖的映射，提升了運(yùn)算速率和融合質(zhì)量。還有研究將注意力機(jī)制引入深度學(xué)習(xí)模型，使模型能夠更加關(guān)注圖像中的重要區(qū)域，從而在融合過程中更好地保留關(guān)鍵信息，提高融合圖像的質(zhì)量。盡管多聚焦圖像像素級(jí)融合算法取得了顯著的成果，但目前仍存在一些不足之處。部分傳統(tǒng)算法在處理復(fù)雜場景圖像時(shí)，容易出現(xiàn)細(xì)節(jié)丟失、邊緣模糊等問題，難以滿足對(duì)圖像質(zhì)量要求較高的應(yīng)用場景。深度學(xué)習(xí)算法雖然在融合效果上有較大優(yōu)勢(shì)，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算資源，且模型的可解釋性較差，在實(shí)際應(yīng)用中受到一定限制。此外，現(xiàn)有的融合算法在對(duì)不同類型圖像（如彩色圖像、高分辨率圖像）的適應(yīng)性方面還存在不足，如何設(shè)計(jì)出更通用、更高效的融合算法，仍然是該領(lǐng)域需要進(jìn)一步研究的重要方向。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探索多聚焦圖像像素級(jí)融合算法，通過對(duì)現(xiàn)有算法的分析與改進(jìn)，提高融合圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，以滿足不同應(yīng)用場景對(duì)高質(zhì)量圖像的需求。在算法原理剖析方面，深入研究傳統(tǒng)基于空間域和變換域的像素級(jí)融合算法，如基于像素點(diǎn)的融合算法、分塊融合法、基于金字塔變換和小波變換的融合算法等，明確其在多聚焦圖像融合過程中的優(yōu)勢(shì)與局限性。以基于像素點(diǎn)的融合算法中的加權(quán)平均法為例，它雖然計(jì)算簡單，但在融合過程中容易模糊圖像細(xì)節(jié)，降低圖像的清晰度，尤其是對(duì)于包含豐富紋理和邊緣信息的多聚焦圖像，這種模糊效應(yīng)更為明顯。而基于小波變換的融合算法，雖在圖像細(xì)節(jié)和邊緣保留上有一定優(yōu)勢(shì)，但小波基函數(shù)的選擇和分解層數(shù)的確定較為復(fù)雜，不同的選擇會(huì)對(duì)融合效果產(chǎn)生顯著影響，且該算法對(duì)噪聲較為敏感，在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)因噪聲干擾而降低融合圖像的質(zhì)量。通過對(duì)這些算法原理的深入分析，為后續(xù)的算法改進(jìn)提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。在算法改進(jìn)策略制定方面，針對(duì)現(xiàn)有算法的不足，提出有效的改進(jìn)方案。對(duì)于傳統(tǒng)算法，嘗試結(jié)合不同算法的優(yōu)勢(shì)，如將空間域和變換域算法相結(jié)合，利用空間域算法對(duì)圖像局部特征的敏感捕捉能力，以及變換域算法對(duì)圖像整體結(jié)構(gòu)和頻率特征的有效處理能力，來提升融合效果。同時(shí)，引入新的數(shù)學(xué)模型和計(jì)算方法，如改進(jìn)的稀疏表示模型，通過優(yōu)化稀疏字典的構(gòu)造和稀疏系數(shù)的求解過程，提高對(duì)圖像特征的提取和表示能力，從而在融合過程中更好地保留圖像的關(guān)鍵信息。在深度學(xué)習(xí)算法改進(jìn)方面，針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法計(jì)算復(fù)雜度高、需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問題，研究輕量化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，降低計(jì)算量，同時(shí)采用遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，利用在其他相關(guān)領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練好的模型參數(shù)，減少對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，提高算法的訓(xùn)練效率和泛化能力。例如，可以對(duì)現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，減少冗余層和參數(shù)，同時(shí)結(jié)合注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注圖像中的重要區(qū)域，從而在保證融合效果的前提下降低計(jì)算成本。在應(yīng)用分析與驗(yàn)證方面，將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于實(shí)際場景，如醫(yī)學(xué)成像、遙感監(jiān)測和工業(yè)檢測等領(lǐng)域。在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域，使用改進(jìn)算法對(duì)不同聚焦層面的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行融合，對(duì)比融合前后圖像在病變區(qū)域的清晰度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)，評(píng)估算法對(duì)疾病診斷準(zhǔn)確性的提升效果。通過實(shí)際病例分析，觀察融合后的圖像是否能夠更清晰地顯示病變的邊界、大小和內(nèi)部結(jié)構(gòu)，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷依據(jù)。在遙感監(jiān)測領(lǐng)域，將算法應(yīng)用于不同聚焦條件下的遙感圖像融合，分析融合圖像在土地覆蓋分類、城市擴(kuò)張監(jiān)測等方面的應(yīng)用效果，驗(yàn)證算法對(duì)提高遙感圖像信息提取準(zhǔn)確性的作用。在工業(yè)檢測領(lǐng)域，針對(duì)微小零部件檢測場景，使用改進(jìn)算法融合多聚焦圖像，檢測零部件的缺陷和瑕疵，評(píng)估算法在提高檢測精度和效率方面的性能表現(xiàn)。通過在這些實(shí)際應(yīng)用場景中的測試和驗(yàn)證，全面評(píng)估改進(jìn)算法的有效性和實(shí)用性，為其實(shí)際推廣應(yīng)用提供有力支持。二、多聚焦圖像像素級(jí)融合算法基礎(chǔ)2.1多聚焦圖像成像特點(diǎn)多聚焦圖像的成像特點(diǎn)主要源于光學(xué)鏡頭的景深限制。景深是指在攝影機(jī)鏡頭或其他成像器前沿能夠取得清晰圖像的成像所測定的被攝物體前后距離范圍。當(dāng)拍攝場景中的物體分布在不同距離時(shí)，由于景深有限，鏡頭無法使所有物體同時(shí)清晰成像。例如，在拍攝一幅包含前景花朵和背景山巒的風(fēng)景照片時(shí)，若鏡頭聚焦在花朵上，花朵會(huì)清晰呈現(xiàn)，而山巒則因超出景深范圍而變得模糊；反之，若聚焦在山巒，花朵就會(huì)模糊。這就導(dǎo)致同一場景下會(huì)產(chǎn)生不同聚焦區(qū)域的多幅圖像，每幅圖像中只有部分區(qū)域是清晰的，其余區(qū)域則處于模糊狀態(tài)。從成像原理角度深入分析，當(dāng)鏡頭聚焦在某一距離的物體上時(shí)，該物體反射的光線經(jīng)過鏡頭折射后，能夠在圖像傳感器上準(zhǔn)確聚焦，形成清晰的圖像。而距離鏡頭較近或較遠(yuǎn)的物體，其反射光線在傳感器上會(huì)形成彌散圓，彌散圓越大，圖像就越模糊。根據(jù)幾何光學(xué)原理，彌散圓的大小與物體到鏡頭的距離、鏡頭的焦距以及光圈大小等因素密切相關(guān)。當(dāng)光圈較大時(shí)，景深變淺，更多的物體將超出景深范圍，導(dǎo)致模糊；而較小的光圈則可以增加景深，但同時(shí)也會(huì)影響進(jìn)光量和圖像的整體質(zhì)量。在實(shí)際拍攝中，由于場景的復(fù)雜性和多樣性，物體的分布往往是不規(guī)則的，這就使得多聚焦圖像的成像情況更加復(fù)雜。除了物體距離的差異，物體的運(yùn)動(dòng)也會(huì)對(duì)多聚焦圖像的成像產(chǎn)生影響。如果在拍攝過程中物體發(fā)生移動(dòng)，即使原本處于景深范圍內(nèi)，也可能因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)模糊而導(dǎo)致部分區(qū)域不清晰。此外，拍攝環(huán)境的光線條件也會(huì)間接影響多聚焦圖像的成像。光線不足可能導(dǎo)致拍攝時(shí)需要增大光圈或降低快門速度，從而進(jìn)一步影響景深和圖像的清晰度。這些因素相互交織，使得多聚焦圖像呈現(xiàn)出部分區(qū)域清晰、部分模糊的特點(diǎn)，為后續(xù)的圖像融合處理帶來了挑戰(zhàn)。2.2像素級(jí)融合原理與流程像素級(jí)融合的基本原理是在像素層面直接對(duì)多幅圖像的信息進(jìn)行綜合處理。在多聚焦圖像的情況下，由于不同圖像在不同區(qū)域具有清晰的聚焦信息，像素級(jí)融合算法通過特定的規(guī)則和計(jì)算，將這些圖像中對(duì)應(yīng)像素的信息進(jìn)行融合，從而生成一幅在所有區(qū)域都聚焦清晰的圖像。以簡單的加權(quán)平均法為例，對(duì)于兩幅待融合的多聚焦圖像A和B，融合圖像F中每個(gè)像素的灰度值是A和B中對(duì)應(yīng)像素灰度值按照一定權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和得到的。假設(shè)圖像A中某像素的灰度值為a，圖像B中對(duì)應(yīng)像素的灰度值為b，權(quán)重分別為w_1和w_2（w_1+w_2=1），則融合后該像素的灰度值f為f=w_1a+w_2b。這種方法直接在像素層面操作，保留了原始圖像的細(xì)節(jié)信息，但由于簡單的加權(quán)計(jì)算，可能會(huì)導(dǎo)致圖像模糊，丟失一些細(xì)節(jié)特征。在實(shí)際應(yīng)用中，像素級(jí)融合的流程通常包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：圖像預(yù)處理：這是融合的首要環(huán)節(jié)，主要目的是消除圖像中的噪聲干擾，并對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理。圖像在采集和傳輸過程中，不可避免地會(huì)受到各種噪聲的污染，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等。這些噪聲會(huì)影響圖像的質(zhì)量，降低圖像的清晰度和對(duì)比度，給后續(xù)的融合處理帶來困難。因此，需要采用合適的去噪算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。常見的去噪方法有均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。均值濾波是通過計(jì)算鄰域像素的平均值來替換當(dāng)前像素的值，對(duì)高斯噪聲有一定的抑制作用；中值濾波則是用鄰域像素的中值來代替當(dāng)前像素的值，對(duì)于椒鹽噪聲的去除效果較好；高斯濾波利用高斯函數(shù)對(duì)鄰域像素進(jìn)行加權(quán)平均，能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣信息。以高斯濾波為例，其濾波過程是根據(jù)高斯分布的標(biāo)準(zhǔn)差來確定濾波核的大小和權(quán)重，對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行卷積運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)去噪的目的。灰度化處理也是圖像預(yù)處理的重要步驟。在彩色圖像中，每個(gè)像素由紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏色值表示，信息較為復(fù)雜。而在許多圖像融合應(yīng)用中，只需要關(guān)注圖像的亮度信息，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像可以簡化后續(xù)的處理過程，降低計(jì)算量。灰度化的方法有多種，常見的是加權(quán)平均法，即根據(jù)人眼對(duì)不同顏色的敏感度，對(duì)紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏色值賦予不同的權(quán)重，然后進(jìn)行加權(quán)求和得到灰度值。一般來說，人眼對(duì)綠色的敏感度最高，紅色次之，藍(lán)色最低，因此常用的灰度化公式為Gray=0.299R+0.587G+0.114B，其中R、G、B分別表示紅色、綠色、藍(lán)色通道的顏色值，Gray表示灰度值。圖像配準(zhǔn)：這是像素級(jí)融合的關(guān)鍵步驟，由于多聚焦圖像是在不同時(shí)刻或不同角度拍攝的，圖像之間可能存在平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等幾何變換，導(dǎo)致圖像中的對(duì)應(yīng)物體位置不一致。如果不對(duì)這些圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，直接進(jìn)行融合，會(huì)使融合后的圖像出現(xiàn)重影、錯(cuò)位等問題，嚴(yán)重影響融合效果。因此，需要通過圖像配準(zhǔn)技術(shù)，將不同圖像中的對(duì)應(yīng)物體對(duì)齊，使它們?cè)诳臻g位置上具有一致性。圖像配準(zhǔn)的方法有很多種，根據(jù)其原理可分為基于特征的配準(zhǔn)方法、基于灰度的配準(zhǔn)方法和基于變換域的配準(zhǔn)方法等?；谔卣鞯呐錅?zhǔn)方法是通過提取圖像中的特征點(diǎn)，如角點(diǎn)、邊緣點(diǎn)等，然后在不同圖像中尋找這些特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，根據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系計(jì)算出圖像之間的變換參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。常用的特征提取算法有SIFT（尺度不變特征變換）、SURF（加速穩(wěn)健特征）等。以SIFT算法為例，它首先在不同尺度空間上檢測圖像中的極值點(diǎn)，通過對(duì)極值點(diǎn)的尺度和位置進(jìn)行精確計(jì)算，得到穩(wěn)定的特征點(diǎn)；然后計(jì)算每個(gè)特征點(diǎn)的描述子，描述子包含了特征點(diǎn)周圍區(qū)域的梯度信息和方向信息；最后通過匹配不同圖像中特征點(diǎn)的描述子，找到對(duì)應(yīng)關(guān)系，根據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系計(jì)算出圖像之間的變換矩陣，實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。基于灰度的配準(zhǔn)方法則是直接利用圖像的灰度信息，通過計(jì)算不同圖像之間的相似性度量，如互相關(guān)系數(shù)、歸一化互相關(guān)系數(shù)等，來尋找圖像之間的最佳匹配位置，從而實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。這種方法不需要提取圖像的特征，計(jì)算相對(duì)簡單，但對(duì)圖像的噪聲和光照變化較為敏感。基于變換域的配準(zhǔn)方法是將圖像變換到頻域或其他變換域，如傅里葉變換域、小波變換域等，然后在變換域中對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理，通過比較變換域中的系數(shù)來計(jì)算圖像之間的變換參數(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。這種方法具有較高的精度和抗噪聲能力，但計(jì)算復(fù)雜度較高。圖像融合：在完成圖像預(yù)處理和配準(zhǔn)后，就可以進(jìn)行圖像融合操作。根據(jù)不同的融合算法，會(huì)采用不同的融合規(guī)則?；诳臻g域的融合算法，如加權(quán)平均法，直接對(duì)配準(zhǔn)后的圖像像素進(jìn)行加權(quán)計(jì)算；基于變換域的融合算法，如基于小波變換的融合算法，則先將圖像進(jìn)行小波變換，將圖像分解為不同頻率的子帶，然后對(duì)不同子帶的系數(shù)采用不同的融合規(guī)則，如對(duì)于低頻子帶，通常采用平均法或能量法進(jìn)行融合，以保留圖像的主要輪廓信息；對(duì)于高頻子帶，可采用絕對(duì)值取大法或基于鄰域能量的方法進(jìn)行融合，以突出圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以基于小波變換的融合算法為例，首先對(duì)兩幅待融合的圖像進(jìn)行小波分解，得到不同尺度和方向的小波系數(shù)；然后根據(jù)融合規(guī)則對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行融合，如對(duì)于低頻系數(shù)，可采用加權(quán)平均的方式，使融合后的低頻系數(shù)綜合了兩幅圖像的低頻信息；對(duì)于高頻系數(shù)，選擇絕對(duì)值較大的系數(shù)作為融合后的高頻系數(shù)，這樣可以保留圖像中更顯著的細(xì)節(jié)和邊緣；最后對(duì)融合后的小波系數(shù)進(jìn)行逆小波變換，重構(gòu)得到融合圖像。融合結(jié)果生成與后處理：經(jīng)過融合操作后，得到初步的融合圖像。然而，由于融合過程中可能會(huì)引入一些偽影或噪聲，影響圖像的視覺效果和質(zhì)量，因此需要對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行后處理。后處理的方法包括圖像增強(qiáng)、平滑濾波等。圖像增強(qiáng)可以提高圖像的對(duì)比度、亮度和清晰度，使圖像更加清晰可辨。常用的圖像增強(qiáng)方法有直方圖均衡化、對(duì)比度拉伸等。直方圖均衡化是通過對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行調(diào)整，使圖像的灰度值分布更加均勻，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度；對(duì)比度拉伸則是根據(jù)圖像的灰度范圍，對(duì)灰度值進(jìn)行線性變換，擴(kuò)大圖像的對(duì)比度。平滑濾波可以去除圖像中的噪聲和偽影，使圖像更加平滑自然。常用的平滑濾波方法有均值濾波、高斯濾波等，這些方法在圖像預(yù)處理部分已有介紹，其原理同樣適用于融合結(jié)果的后處理。通過后處理，可以進(jìn)一步提升融合圖像的質(zhì)量，使其更符合實(shí)際應(yīng)用的需求。2.3主要融合算法分類2.3.1空間域融合算法空間域融合算法是直接在圖像的像素空間進(jìn)行操作的一類算法，其操作對(duì)象為圖像的像素點(diǎn)或由像素點(diǎn)組成的區(qū)域。這類算法主要包括基于像素點(diǎn)的融合算法和分塊融合法?；谙袼攸c(diǎn)的融合算法是最為基礎(chǔ)的空間域融合方式，其中加權(quán)平均法是典型代表。加權(quán)平均法直接對(duì)各源圖像中的對(duì)應(yīng)像素進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，以得到融合圖像中對(duì)應(yīng)像素的值。設(shè)參與融合的圖像有N幅，第i幅圖像中坐標(biāo)為(x,y)的像素值為I_i(x,y)，對(duì)應(yīng)的權(quán)重為w_i，且\sum_{i=1}^{N}w_i=1，則融合圖像F中坐標(biāo)為(x,y)的像素值F(x,y)為：F(x,y)=\sum_{i=1}^{N}w_iI_i(x,y)。例如，在多聚焦圖像融合中，若有兩幅圖像A和B，對(duì)于圖像中某一像素，若賦予圖像A中該像素的權(quán)重為0.4，圖像B中對(duì)應(yīng)像素的權(quán)重為0.6，則融合后該像素的值就是A中該像素值乘以0.4與B中該像素值乘以0.6之和。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單，易于實(shí)現(xiàn)，對(duì)硬件要求較低，在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高且對(duì)圖像質(zhì)量要求不是特別苛刻的場景中具有一定的應(yīng)用價(jià)值，如簡單的圖像預(yù)覽系統(tǒng)中，可以快速生成融合圖像供用戶初步查看。然而，其缺點(diǎn)也很明顯，由于只是簡單地對(duì)像素進(jìn)行加權(quán)平均，容易導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)模糊，丟失圖像中的高頻信息，使融合后的圖像在視覺效果上不夠清晰，對(duì)于包含豐富紋理和邊緣信息的多聚焦圖像，這種模糊效應(yīng)會(huì)更為突出，無法滿足對(duì)圖像質(zhì)量要求較高的應(yīng)用需求。分塊融合法是將圖像劃分為多個(gè)小塊，然后針對(duì)每個(gè)小塊的特性進(jìn)行融合。具體步驟如下，先根據(jù)一定的規(guī)則將圖像劃分為大小相等或不等的小塊，如可以采用固定大小的方塊劃分，也可以根據(jù)圖像的特征（如邊緣、紋理等）進(jìn)行自適應(yīng)劃分。以固定大小方塊劃分為例，將圖像劃分為M\timesN個(gè)大小為a\timesb的小塊。對(duì)于每個(gè)小塊，計(jì)算其特征值，如方差、能量等，以衡量該小塊的清晰度或重要性。方差能夠反映圖像小塊中像素值的離散程度，方差越大，說明像素值變化越劇烈，圖像的細(xì)節(jié)和紋理越豐富，通常認(rèn)為該小塊的清晰度越高；能量則表示圖像小塊中像素值的平方和，能量越大，也在一定程度上反映該小塊包含的信息越豐富。根據(jù)計(jì)算得到的特征值，確定每個(gè)小塊的融合策略。如果以方差作為特征值，對(duì)于方差較大的小塊，認(rèn)為其清晰度較高，在融合時(shí)可以更多地保留該小塊在原圖像中的信息；對(duì)于方差較小的小塊，則可以參考其他圖像中對(duì)應(yīng)小塊的信息進(jìn)行融合，如采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)方差大小分配不同的權(quán)重。分塊融合法在一定程度上改善了融合效果，因?yàn)樗紤]了圖像的局部特征，能夠根據(jù)不同區(qū)域的特點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性的融合，相比基于像素點(diǎn)的加權(quán)平均法，能更好地保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，使融合后的圖像在視覺效果上更加清晰、自然。然而，分塊的大小和劃分方式對(duì)結(jié)果影響較大。如果分塊過大，可能會(huì)忽略圖像中的一些細(xì)微特征，導(dǎo)致融合效果不理想；如果分塊過小，計(jì)算量會(huì)顯著增加，而且在塊與塊之間可能會(huì)出現(xiàn)明顯的邊界，影響圖像的整體連續(xù)性和視覺效果。在對(duì)一幅包含復(fù)雜紋理的多聚焦圖像進(jìn)行融合時(shí)，若分塊過大，可能會(huì)將紋理豐富的區(qū)域劃分到一個(gè)較大的塊中，導(dǎo)致在融合過程中無法準(zhǔn)確捕捉紋理細(xì)節(jié)，使融合后的圖像紋理模糊；若分塊過小，雖然能更好地保留紋理細(xì)節(jié)，但塊與塊之間的拼接痕跡會(huì)更加明顯，影響圖像的美觀和實(shí)用性。2.3.2變換域融合算法變換域融合算法是將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到其他變換域，如金字塔變換域、小波變換域等，在變換域中對(duì)圖像的特征進(jìn)行融合，然后再通過逆變換將融合后的特征轉(zhuǎn)換回空間域，得到融合圖像。這類算法利用了變換域能夠更好地表示圖像的頻率特性和多尺度特性的優(yōu)勢(shì)，在圖像融合中展現(xiàn)出獨(dú)特的性能。基于金字塔變換的融合算法是變換域融合算法中的一種重要類型。金字塔變換是一種多尺度、多分辨率的圖像表示方法，其基本原理是通過對(duì)圖像進(jìn)行一系列的低通濾波和下采樣操作，構(gòu)建出一個(gè)形似金字塔的圖像序列。以高斯金字塔為例，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行高斯低通濾波，去除圖像中的高頻噪聲和細(xì)節(jié)信息，得到一個(gè)平滑后的圖像；然后對(duì)平滑后的圖像進(jìn)行下采樣，通常是將圖像的尺寸縮小一半，得到金字塔的下一層圖像。重復(fù)上述操作，直到達(dá)到預(yù)定的層數(shù)，從而構(gòu)建出高斯金字塔。在高斯金字塔中，每一層圖像都包含了原始圖像在不同尺度下的低頻信息，隨著層數(shù)的增加，圖像的分辨率逐漸降低，所包含的低頻信息也越來越概括。例如，在對(duì)一幅包含遠(yuǎn)景和近景的多聚焦圖像進(jìn)行高斯金字塔變換時(shí)，底層圖像保留了圖像的細(xì)節(jié)和高頻信息，能夠清晰地顯示近景物體的紋理和邊緣；而高層圖像則主要包含了圖像的整體輪廓和低頻信息，突出了遠(yuǎn)景物體的大致形狀和位置。拉普拉斯金字塔則是在高斯金字塔的基礎(chǔ)上構(gòu)建的，它通過計(jì)算相鄰兩層高斯金字塔圖像的差值得到，能夠保留圖像在不同尺度下的高頻細(xì)節(jié)信息。具體來說，對(duì)于高斯金字塔中的第i層圖像G_i，先將其進(jìn)行上采樣，恢復(fù)到與第i-1層圖像相同的尺寸，然后與第i-1層圖像相減，得到拉普拉斯金字塔的第i層圖像L_i=G_{i-1}-Upsample(G_i)，其中Upsample表示上采樣操作。在拉普拉斯金字塔中，每一層圖像都包含了原始圖像在對(duì)應(yīng)尺度下的高頻細(xì)節(jié)信息，這些高頻細(xì)節(jié)信息對(duì)于圖像的邊緣和紋理表現(xiàn)至關(guān)重要。在對(duì)多聚焦圖像進(jìn)行融合時(shí)，基于金字塔變換的融合算法通常先對(duì)多幅源圖像分別構(gòu)建金字塔，然后對(duì)金字塔的不同層采用不同的融合規(guī)則。對(duì)于高斯金字塔的低頻部分，通常采用平均法或能量法進(jìn)行融合，以保留圖像的主要輪廓和低頻信息。平均法是將多幅源圖像對(duì)應(yīng)層的低頻系數(shù)進(jìn)行簡單平均，得到融合后的低頻系數(shù)；能量法是根據(jù)低頻系數(shù)的能量大小來確定融合權(quán)重，能量較大的低頻系數(shù)在融合中所占的比重更大，這樣可以更好地保留圖像中重要的低頻信息，使融合后的圖像在整體輪廓上更加清晰、準(zhǔn)確。對(duì)于拉普拉斯金字塔的高頻部分，可采用絕對(duì)值取大法或基于鄰域能量的方法進(jìn)行融合，以突出圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。絕對(duì)值取大法是選擇多幅源圖像對(duì)應(yīng)層高頻系數(shù)中絕對(duì)值較大的系數(shù)作為融合后的高頻系數(shù)，因?yàn)榻^對(duì)值較大的高頻系數(shù)通常對(duì)應(yīng)著圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)部分，采用這種方法可以增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)表現(xiàn)；基于鄰域能量的方法則是計(jì)算高頻系數(shù)鄰域內(nèi)的能量，根據(jù)能量大小來確定融合權(quán)重，能量較大的鄰域在融合中所占的比重更大，這種方法能夠更全面地考慮高頻系數(shù)周圍的信息，使融合后的高頻細(xì)節(jié)更加自然、連貫。最后，對(duì)融合后的金字塔進(jìn)行逆變換，即從最頂層的融合圖像開始，依次進(jìn)行上采樣和加運(yùn)算，逐步恢復(fù)到原始圖像的尺寸，得到融合圖像?；诮鹱炙儞Q的融合算法能夠較好地保留圖像的輪廓信息，因?yàn)樗谌诤线^程中對(duì)低頻信息進(jìn)行了有效的處理，使融合后的圖像在整體結(jié)構(gòu)上更加穩(wěn)定、準(zhǔn)確。然而，在細(xì)節(jié)處理上存在一定局限性，由于在金字塔變換過程中進(jìn)行了下采樣和上采樣操作，會(huì)導(dǎo)致圖像的部分高頻細(xì)節(jié)信息丟失，使得融合后的圖像在細(xì)節(jié)表現(xiàn)上不夠精細(xì)，對(duì)于一些對(duì)細(xì)節(jié)要求較高的應(yīng)用場景，如醫(yī)學(xué)圖像的微小病變檢測、工業(yè)產(chǎn)品的精細(xì)檢測等，可能無法滿足需求?；谛〔ㄗ儞Q的融合算法也是變換域融合算法中的重要一員。小波變換是一種時(shí)頻分析方法，它能夠?qū)D像分解為不同頻率的子帶，每個(gè)子帶包含了圖像在特定頻率范圍內(nèi)的信息。小波變換的基本原理是通過選擇合適的小波基函數(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，將圖像分解為低頻分量和高頻分量。低頻分量反映了圖像的主要輪廓和緩慢變化的部分，高頻分量則包含了圖像的細(xì)節(jié)、邊緣和快速變化的信息。例如，在對(duì)一幅多聚焦圖像進(jìn)行小波變換時(shí)，經(jīng)過分解后會(huì)得到一個(gè)低頻子帶和多個(gè)高頻子帶。低頻子帶中的系數(shù)表示了圖像的大致形狀和背景信息，高頻子帶中的系數(shù)則分別表示了圖像在水平、垂直和對(duì)角線方向上的邊緣和細(xì)節(jié)信息。在多聚焦圖像融合中，基于小波變換的融合算法通常先對(duì)多幅源圖像進(jìn)行小波變換，得到各自的小波系數(shù)。然后根據(jù)不同子帶的特點(diǎn)，采用不同的融合規(guī)則對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行融合。對(duì)于低頻子帶的系數(shù)，由于其主要包含圖像的主要輪廓信息，通常采用平均法或基于能量的方法進(jìn)行融合。平均法是將多幅源圖像低頻子帶的系數(shù)進(jìn)行簡單平均，得到融合后的低頻系數(shù)；基于能量的方法是計(jì)算每個(gè)低頻系數(shù)的能量，根據(jù)能量大小來確定融合權(quán)重，能量較大的低頻系數(shù)在融合中所占的比重更大，這樣可以更好地保留圖像的主要輪廓信息，使融合后的圖像在整體結(jié)構(gòu)上更加清晰、準(zhǔn)確。對(duì)于高頻子帶的系數(shù)，由于其主要包含圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，可采用絕對(duì)值取大法、基于鄰域能量的方法或基于閾值的方法進(jìn)行融合。絕對(duì)值取大法是選擇多幅源圖像高頻子帶中絕對(duì)值較大的系數(shù)作為融合后的高頻系數(shù)，因?yàn)榻^對(duì)值較大的高頻系數(shù)通常對(duì)應(yīng)著圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)部分，采用這種方法可以增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)表現(xiàn)；基于鄰域能量的方法是計(jì)算高頻系數(shù)鄰域內(nèi)的能量，根據(jù)能量大小來確定融合權(quán)重，能量較大的鄰域在融合中所占的比重更大，這種方法能夠更全面地考慮高頻系數(shù)周圍的信息，使融合后的高頻細(xì)節(jié)更加自然、連貫；基于閾值的方法是設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)高頻系數(shù)的絕對(duì)值大于閾值時(shí)，保留該系數(shù)，否則將其置為零，然后根據(jù)一定的規(guī)則選擇保留的系數(shù)作為融合后的高頻系數(shù)，這種方法可以有效地去除噪聲和不重要的細(xì)節(jié)信息，突出圖像的重要邊緣和細(xì)節(jié)。最后，對(duì)融合后的小波系數(shù)進(jìn)行逆小波變換，恢復(fù)到空間域，得到融合圖像?；谛〔ㄗ儞Q的融合算法在圖像細(xì)節(jié)和邊緣的保留上表現(xiàn)更優(yōu)，因?yàn)樗軌驕?zhǔn)確地分離出圖像的高頻和低頻信息，并對(duì)高頻信息進(jìn)行有效的處理，使融合后的圖像在細(xì)節(jié)和邊緣的表現(xiàn)上更加清晰、銳利，對(duì)于一些對(duì)圖像細(xì)節(jié)要求較高的應(yīng)用場景，如醫(yī)學(xué)圖像診斷、遙感圖像分析等，具有較好的應(yīng)用效果。不過，小波基函數(shù)的選擇和分解層數(shù)的確定較為復(fù)雜，不同的小波基函數(shù)具有不同的時(shí)頻特性，對(duì)圖像的分解效果也會(huì)有所不同，需要根據(jù)具體的圖像特點(diǎn)和應(yīng)用需求進(jìn)行選擇；分解層數(shù)的增加會(huì)使計(jì)算量增大，同時(shí)也可能導(dǎo)致圖像的過分解，丟失一些重要信息，因此需要在計(jì)算量和融合效果之間進(jìn)行權(quán)衡。此外，該算法對(duì)噪聲較為敏感，圖像中的噪聲會(huì)在小波變換過程中被放大，影響融合圖像的質(zhì)量，在實(shí)際應(yīng)用中需要采取相應(yīng)的去噪措施來提高融合圖像的質(zhì)量。三、典型像素級(jí)融合算法剖析3.1基于雙樹復(fù)數(shù)小波變換的算法雙樹復(fù)數(shù)小波變換（Dual-TreeComplexWaveletTransform，DTCWT）是一種在小波變換基礎(chǔ)上發(fā)展而來的先進(jìn)變換方法，它通過構(gòu)建兩個(gè)平行的小波樹，有效解決了傳統(tǒng)小波變換中的相位混疊問題，從而在圖像處理領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)小波變換相比，DTCWT具有更好的頻率分辨率和方向選擇性能，能夠更精確地刻畫信號(hào)的細(xì)節(jié)信息，在圖像去噪、增強(qiáng)、融合等方面得到了廣泛應(yīng)用。在多聚焦圖像融合中，基于DTCWT的算法能夠充分利用其特性，提高融合圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。下面將詳細(xì)介紹兩種基于雙樹復(fù)數(shù)小波變換的多聚焦圖像融合算法。3.1.1算法一：鄰域梯度與模值取大準(zhǔn)則該算法針對(duì)低頻系數(shù)和高頻系數(shù)的不同特點(diǎn)，分別采用鄰域梯度取大（NGMS）和模值取大（MVMS）融合準(zhǔn)則進(jìn)行系數(shù)融合。在對(duì)多聚焦圖像進(jìn)行雙樹復(fù)數(shù)小波變換后，圖像被分解為不同尺度和方向的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)。低頻系數(shù)主要包含圖像的主要輪廓和背景信息，高頻系數(shù)則包含圖像的細(xì)節(jié)、邊緣和紋理等信息。對(duì)于低頻系數(shù)，采用鄰域梯度取大準(zhǔn)則進(jìn)行融合。鄰域梯度能夠反映圖像在局部區(qū)域的變化情況，梯度越大，說明圖像在該區(qū)域的變化越劇烈，包含的細(xì)節(jié)信息可能越多。具體計(jì)算時(shí)，以當(dāng)前低頻系數(shù)為中心，計(jì)算其鄰域內(nèi)的梯度值。設(shè)當(dāng)前低頻系數(shù)為c_{i,j}，其鄰域大小為n\timesn，則鄰域內(nèi)的梯度值可通過計(jì)算該鄰域內(nèi)像素的灰度變化得到。常用的計(jì)算梯度的方法有Sobel算子、Prewitt算子等。以Sobel算子為例，它通過兩個(gè)卷積核分別計(jì)算水平方向和垂直方向的梯度，然后將兩個(gè)方向的梯度值進(jìn)行合成得到總的梯度值。對(duì)于鄰域內(nèi)的每個(gè)像素(x,y)，其水平方向的梯度值G_x(x,y)和垂直方向的梯度值G_y(x,y)分別為：G_x(x,y)=\sum_{m=-1}^{1}\sum_{n=-1}^{1}k_{x}(m,n)c_{i+m,j+n}G_y(x,y)=\sum_{m=-1}^{1}\sum_{n=-1}^{1}k_{y}(m,n)c_{i+m,j+n}其中k_x(m,n)和k_y(m,n)分別為Sobel算子在水平方向和垂直方向的卷積核系數(shù)。然后計(jì)算總的梯度值G(x,y)=\sqrt{G_x(x,y)^2+G_y(x,y)^2}。比較多幅源圖像對(duì)應(yīng)低頻系數(shù)鄰域的梯度值，選擇梯度值較大的低頻系數(shù)作為融合后的低頻系數(shù)。這樣可以保留圖像中變化較大的區(qū)域，使融合后的圖像在主要輪廓和背景信息上更加清晰、準(zhǔn)確，突出圖像的主要結(jié)構(gòu)。對(duì)于高頻系數(shù)，采用模值取大準(zhǔn)則進(jìn)行融合。模值能夠反映高頻系數(shù)的幅度大小，幅度越大，說明該高頻系數(shù)所對(duì)應(yīng)的細(xì)節(jié)和邊緣信息越顯著。直接比較多幅源圖像對(duì)應(yīng)高頻系數(shù)的模值，選擇模值較大的高頻系數(shù)作為融合后的高頻系數(shù)。設(shè)多幅源圖像經(jīng)雙樹復(fù)數(shù)小波變換后的高頻系數(shù)分別為h_{1},h_{2},\cdots,h_{N}，對(duì)于每個(gè)高頻系數(shù)h_i，計(jì)算其模值\verth_i\vert，然后選擇\max(\verth_{1}\vert,\verth_{2}\vert,\cdots,\verth_{N}\vert)對(duì)應(yīng)的高頻系數(shù)作為融合后的高頻系數(shù)。通過這種方式，可以增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，使融合后的圖像在細(xì)節(jié)表現(xiàn)上更加清晰、銳利，突出圖像的紋理和邊緣特征。這種分別針對(duì)低頻和高頻系數(shù)采用不同融合準(zhǔn)則的方法，充分考慮了低頻和高頻系數(shù)所包含信息的特點(diǎn)，能夠更有效地融合多聚焦圖像的信息，提高融合圖像的質(zhì)量。低頻系數(shù)的鄰域梯度取大準(zhǔn)則能夠保留圖像的主要輪廓和背景信息，使融合后的圖像在整體結(jié)構(gòu)上更加穩(wěn)定、準(zhǔn)確；高頻系數(shù)的模值取大準(zhǔn)則能夠突出圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，使融合后的圖像在細(xì)節(jié)表現(xiàn)上更加豐富、清晰。3.1.2算法二：合成圖像模值取大準(zhǔn)則改進(jìn)在算法一的基礎(chǔ)上，算法二采用合成圖像模值取大（SI-MVMS）準(zhǔn)則對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行融合，以進(jìn)一步提升融合質(zhì)量。在多聚焦圖像融合中，雖然算法一通過模值取大準(zhǔn)則對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行融合，在一定程度上增強(qiáng)了圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，但在某些復(fù)雜場景下，可能會(huì)丟失一些重要的細(xì)節(jié)信息，導(dǎo)致融合圖像的質(zhì)量不夠理想。算法二的合成圖像模值取大準(zhǔn)則是一種更為精細(xì)的高頻系數(shù)融合策略。在采用雙樹復(fù)數(shù)小波變換對(duì)多聚焦圖像進(jìn)行分解得到高頻系數(shù)后，首先根據(jù)算法一中低頻系數(shù)的融合結(jié)果，構(gòu)建合成圖像。由于低頻系數(shù)包含了圖像的主要輪廓和背景信息，基于融合后的低頻系數(shù)構(gòu)建的合成圖像能夠反映圖像的整體結(jié)構(gòu)。然后，計(jì)算各源圖像高頻系數(shù)與合成圖像高頻系數(shù)之間的相關(guān)性。相關(guān)性的計(jì)算可以通過多種方法實(shí)現(xiàn)，如互相關(guān)系數(shù)計(jì)算。設(shè)源圖像A的高頻系數(shù)為h_A，合成圖像的高頻系數(shù)為h_S，互相關(guān)系數(shù)r的計(jì)算公式為：r=\frac{\sum_{i=1}^{M}\sum_{j=1}^{N}(h_A(i,j)-\overline{h_A})(h_S(i,j)-\overline{h_S})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{M}\sum_{j=1}^{N}(h_A(i,j)-\overline{h_A})^2\sum_{i=1}^{M}\sum_{j=1}^{N}(h_S(i,j)-\overline{h_S})^2}}其中M和N分別為高頻系數(shù)矩陣的行數(shù)和列數(shù)，\overline{h_A}和\overline{h_S}分別為h_A和h_S的均值。通過互相關(guān)系數(shù)可以衡量源圖像高頻系數(shù)與合成圖像高頻系數(shù)之間的相似程度，相關(guān)性越高，說明源圖像高頻系數(shù)與合成圖像高頻系數(shù)在該區(qū)域的特征越相似。根據(jù)計(jì)算得到的相關(guān)性，選擇相關(guān)性較高的源圖像高頻系數(shù)的模值進(jìn)行比較，取模值較大的高頻系數(shù)作為融合后的高頻系數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于相關(guān)性大于某一閾值T的源圖像高頻系數(shù)，進(jìn)行模值比較，選擇模值最大的高頻系數(shù)作為融合結(jié)果；對(duì)于相關(guān)性小于閾值T的源圖像高頻系數(shù)，說明其與合成圖像高頻系數(shù)的特征差異較大，可能包含了一些獨(dú)特的細(xì)節(jié)信息，此時(shí)可以根據(jù)一定的權(quán)重對(duì)這些高頻系數(shù)進(jìn)行融合，如根據(jù)相關(guān)性的大小分配權(quán)重，相關(guān)性越大，權(quán)重越大。這種融合方式能夠更好地保留源圖像中的重要細(xì)節(jié)信息，因?yàn)樗粌H考慮了高頻系數(shù)本身的模值大小，還結(jié)合了源圖像高頻系數(shù)與合成圖像高頻系數(shù)之間的相關(guān)性，使融合后的高頻系數(shù)更能反映圖像的真實(shí)細(xì)節(jié)。與算法一相比，算法二在融合圖像的質(zhì)量上有了顯著提升。在處理包含復(fù)雜紋理和邊緣的多聚焦圖像時(shí)，算法二能夠更準(zhǔn)確地保留紋理和邊緣的細(xì)節(jié)信息，使融合后的圖像在視覺效果上更加清晰、自然，細(xì)節(jié)表現(xiàn)更加豐富，對(duì)于一些對(duì)圖像細(xì)節(jié)要求較高的應(yīng)用場景，如醫(yī)學(xué)圖像診斷、遙感圖像分析等，具有更好的適用性和可靠性。3.2基于非下采樣Contourlet變換的空間域算法非下采樣Contourlet變換（NSCT）是一種在圖像處理領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值的多尺度分析工具，它在多聚焦圖像融合中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。NSCT能夠?qū)D像進(jìn)行多尺度和多方向的分解，從而更有效地捕捉圖像的細(xì)節(jié)信息和紋理特征。其核心優(yōu)勢(shì)在于對(duì)圖像邊緣和輪廓結(jié)構(gòu)的良好保持能力，以及出色的平移不變性。這使得它在處理多聚焦圖像時(shí)，能夠精準(zhǔn)地定位和提取不同聚焦區(qū)域的關(guān)鍵信息，為后續(xù)的融合操作提供高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的小波變換等方法相比，NSCT在方向選擇性和細(xì)節(jié)表達(dá)能力上有顯著提升，能夠更好地適應(yīng)多聚焦圖像復(fù)雜的特征分布。3.2.1細(xì)節(jié)信息提取與決策圖生成在基于NSCT的多聚焦圖像融合算法中，細(xì)節(jié)信息的提取是關(guān)鍵的第一步。NSCT通過多尺度分解和方向?yàn)V波兩個(gè)相互獨(dú)立的過程，對(duì)源圖像進(jìn)行細(xì)致的分析。在多尺度分解階段，采用非下采樣塔形分解，將圖像逐步分解為不同尺度的低頻分量和高頻分量。低頻分量反映了圖像的主要輪廓和背景信息，而高頻分量則包含了豐富的細(xì)節(jié)信息，如邊緣、紋理等。這種多尺度的分解方式能夠從不同層次上揭示圖像的特征，使得算法能夠更全面地捕捉圖像的信息。在方向?yàn)V波階段，使用非下采樣方向?yàn)V波組（NSDFB）對(duì)高頻分量進(jìn)行處理，將其進(jìn)一步分解為多個(gè)方向的子帶。通過這種方式，NSCT能夠在多個(gè)方向上對(duì)圖像的細(xì)節(jié)進(jìn)行精確的描述，從而更準(zhǔn)確地提取出圖像的邊緣和紋理信息。例如，在處理一幅包含建筑物和自然景觀的多聚焦圖像時(shí)，NSCT能夠準(zhǔn)確地提取出建筑物的邊緣和線條，以及自然景觀中的樹木紋理和地形起伏等細(xì)節(jié)信息。在提取到源圖像的細(xì)節(jié)信息后，通過合成圖像絕對(duì)值取大（SI-AVMS）準(zhǔn)則來生成融合決策圖。具體來說，首先根據(jù)NSCT分解得到的低頻分量構(gòu)建合成圖像。由于低頻分量包含了圖像的主要輪廓和背景信息，基于低頻分量構(gòu)建的合成圖像能夠反映圖像的整體結(jié)構(gòu)。然后，計(jì)算各源圖像高頻系數(shù)與合成圖像高頻系數(shù)之間的絕對(duì)值差值。對(duì)于每個(gè)高頻系數(shù)位置，選擇絕對(duì)值差值較大的源圖像高頻系數(shù)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)作為融合決策圖中的像素點(diǎn)。設(shè)源圖像A和B經(jīng)NSCT分解后的高頻系數(shù)分別為h_A和h_B，合成圖像的高頻系數(shù)為h_S，對(duì)于高頻系數(shù)矩陣中的某一位置(i,j)，計(jì)算\verth_A(i,j)-h_S(i,j)\vert和\verth_B(i,j)-h_S(i,j)\vert，若\verth_A(i,j)-h_S(i,j)\vert\gt\verth_B(i,j)-h_S(i,j)\vert，則融合決策圖中對(duì)應(yīng)位置(i,j)的像素點(diǎn)選擇源圖像A中該位置的像素點(diǎn)；反之，則選擇源圖像B中該位置的像素點(diǎn)。通過這種方式生成的融合決策圖，能夠有效地指導(dǎo)源圖像中像素點(diǎn)的選取，使得融合后的圖像能夠更好地保留各源圖像中的重要細(xì)節(jié)信息。在處理上述包含建筑物和自然景觀的多聚焦圖像時(shí)，融合決策圖能夠準(zhǔn)確地指示出在建筑物邊緣和自然景觀紋理等細(xì)節(jié)豐富的區(qū)域，應(yīng)該選擇哪幅源圖像的像素點(diǎn)，從而使融合后的圖像在這些區(qū)域能夠呈現(xiàn)出更清晰、更準(zhǔn)確的細(xì)節(jié)。3.2.2避免信息破壞與優(yōu)勢(shì)分析基于NSCT的空間域融合算法的一個(gè)顯著優(yōu)勢(shì)是不存在反變換，這有效地避免了對(duì)源圖像信息的破壞。在許多傳統(tǒng)的變換域融合算法中，如基于小波變換的融合算法，在對(duì)圖像進(jìn)行變換域處理后，需要進(jìn)行反變換將圖像轉(zhuǎn)換回空間域。在這個(gè)反變換過程中，由于計(jì)算誤差、信息丟失等原因，可能會(huì)導(dǎo)致源圖像的部分信息被破壞，從而影響融合圖像的質(zhì)量。而基于NSCT的算法直接在空間域進(jìn)行操作，無需進(jìn)行反變換，避免了這一問題的出現(xiàn)，能夠最大限度地保留源圖像的原始信息。在對(duì)醫(yī)學(xué)多聚焦圖像進(jìn)行融合時(shí)，傳統(tǒng)算法在反變換過程中可能會(huì)導(dǎo)致一些微小病變的細(xì)節(jié)信息丟失，影響醫(yī)生的診斷；而基于NSCT的算法則能夠完整地保留這些細(xì)節(jié)信息，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷依據(jù)。該算法在細(xì)節(jié)表現(xiàn)力上相較于傳統(tǒng)空間域融合算法有明顯的提升。傳統(tǒng)的空間域融合算法，如加權(quán)平均法，只是簡單地對(duì)像素進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，容易導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)模糊，丟失圖像中的高頻信息。分塊融合法雖然考慮了圖像的局部特征，但分塊的大小和劃分方式對(duì)結(jié)果影響較大，若處理不當(dāng)，會(huì)在塊與塊之間出現(xiàn)明顯的邊界，影響圖像的整體連續(xù)性和細(xì)節(jié)表現(xiàn)。而基于NSCT的算法，通過對(duì)圖像進(jìn)行多尺度和多方向的分解，能夠更精確地提取圖像的細(xì)節(jié)信息，并且在融合決策圖的指導(dǎo)下，能夠更合理地選取源圖像中的像素點(diǎn)，從而使融合后的圖像在細(xì)節(jié)表現(xiàn)力上更加出色。在處理包含復(fù)雜紋理和邊緣的多聚焦圖像時(shí)，基于NSCT的算法能夠清晰地呈現(xiàn)出紋理和邊緣的細(xì)節(jié)，使融合后的圖像在視覺效果上更加清晰、自然，細(xì)節(jié)表現(xiàn)更加豐富，對(duì)于一些對(duì)圖像細(xì)節(jié)要求較高的應(yīng)用場景，如文物圖像的修復(fù)與分析、衛(wèi)星遙感圖像的精細(xì)解譯等，具有更好的適用性和可靠性。3.3基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法3.3.1像素級(jí)回歸與決策圖轉(zhuǎn)換基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的多聚焦圖像融合算法在像素級(jí)融合中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，其中像素級(jí)回歸與決策圖轉(zhuǎn)換是其關(guān)鍵技術(shù)之一。傳統(tǒng)的多聚焦圖像融合算法在估計(jì)圖像的模糊程度時(shí)，往往面臨諸多困難，這是因?yàn)閳D像的模糊程度受到多種因素的影響，如拍攝時(shí)的運(yùn)動(dòng)模糊、鏡頭的像差以及景深的限制等，這些因素相互交織，使得準(zhǔn)確估計(jì)模糊程度變得復(fù)雜。而基于CNN的算法通過直接將圖像轉(zhuǎn)換為決策圖，巧妙地利用像素級(jí)回歸策略，有效地解決了這一難題。在實(shí)現(xiàn)過程中，首先構(gòu)建一個(gè)合適的CNN模型。該模型通常由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層通過卷積核在圖像上滑動(dòng)，對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，不同大小和參數(shù)的卷積核可以提取圖像的不同特征，如邊緣、紋理和形狀等。池化層則用于降低特征圖的分辨率，減少計(jì)算量，同時(shí)保留重要的特征信息。全連接層將提取到的特征進(jìn)行整合，輸出最終的結(jié)果。在將圖像輸入CNN模型后，模型通過學(xué)習(xí)大量的多聚焦圖像對(duì)，逐漸掌握?qǐng)D像中不同區(qū)域的聚焦信息與模糊程度之間的關(guān)系。通過像素級(jí)回歸策略，模型能夠針對(duì)圖像中的每個(gè)像素，預(yù)測其在融合圖像中應(yīng)采用的像素值，從而直接生成決策圖。以一幅包含前景花朵和背景山巒的多聚焦圖像為例，傳統(tǒng)算法在判斷花朵和山巒區(qū)域的模糊程度時(shí)，可能會(huì)因?yàn)榛ǘ涞膹?fù)雜紋理和山巒的大面積平滑區(qū)域而產(chǎn)生誤差，導(dǎo)致融合效果不佳。而基于CNN的算法通過對(duì)大量類似圖像的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別出花朵區(qū)域在某幅圖像中清晰，而山巒區(qū)域在另一幅圖像中清晰的特征。在生成決策圖時(shí)，對(duì)于花朵區(qū)域的像素，模型會(huì)根據(jù)學(xué)習(xí)到的知識(shí)，選擇清晰圖像中對(duì)應(yīng)花朵區(qū)域的像素值；對(duì)于山巒區(qū)域的像素，則選擇清晰圖像中對(duì)應(yīng)山巒區(qū)域的像素值。這樣生成的決策圖能夠更準(zhǔn)確地指導(dǎo)像素級(jí)融合，使融合后的圖像在花朵和山巒區(qū)域都能呈現(xiàn)出清晰的效果，避免了傳統(tǒng)算法中因模糊程度估計(jì)不準(zhǔn)確而導(dǎo)致的圖像模糊和細(xì)節(jié)丟失問題。3.3.2語義信息提取與圖像質(zhì)量提升在基于CNN的多聚焦圖像融合算法中，語義信息提取與圖像質(zhì)量提升是另一個(gè)重要的研究方向。通過引入環(huán)形殘差網(wǎng)絡(luò)，該算法能夠更有效地提取圖像的語義信息，從而顯著提升融合圖像的質(zhì)量。環(huán)形殘差網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它通過構(gòu)建多個(gè)殘差模塊，并將這些模塊以環(huán)形的方式連接起來，形成一個(gè)復(fù)雜而高效的特征提取網(wǎng)絡(luò)。在多聚焦圖像融合中，環(huán)形殘差網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)D像進(jìn)行多層次、多尺度的特征提取。每個(gè)殘差模塊都包含多個(gè)卷積層，這些卷積層能夠提取圖像不同層次的特征，從底層的邊緣、紋理等低級(jí)特征，到高層的語義特征。通過環(huán)形連接，不同殘差模塊之間可以進(jìn)行信息交互和共享，使得網(wǎng)絡(luò)能夠更全面地捕捉圖像的語義信息。在處理一幅包含建筑物和街道的多聚焦圖像時(shí)，環(huán)形殘差網(wǎng)絡(luò)的底層殘差模塊能夠提取出建筑物的邊緣和線條等低級(jí)特征，以及街道的紋理特征；隨著網(wǎng)絡(luò)層次的加深，高層殘差模塊能夠進(jìn)一步提取出建筑物的類別信息（如住宅、商業(yè)建筑等）以及街道的功能信息（如主干道、步行街等），這些語義信息對(duì)于準(zhǔn)確融合圖像至關(guān)重要。為了進(jìn)一步提升圖像質(zhì)量，基于CNN的算法采用了結(jié)構(gòu)相似度（SSIM）和邊緣保留損失函數(shù)。結(jié)構(gòu)相似度是一種衡量兩幅圖像結(jié)構(gòu)相似程度的指標(biāo)，它綜合考慮了圖像的亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)信息。在融合過程中，通過將結(jié)構(gòu)相似度作為損失函數(shù)的一部分，能夠使融合圖像在結(jié)構(gòu)上更接近清晰的源圖像，保留圖像的重要結(jié)構(gòu)信息。邊緣保留損失函數(shù)則專門針對(duì)圖像的邊緣信息進(jìn)行優(yōu)化，它能夠確保在融合過程中，圖像的邊緣得到更好的保留，避免邊緣模糊和丟失。在對(duì)醫(yī)學(xué)多聚焦圖像進(jìn)行融合時(shí)，結(jié)構(gòu)相似度損失函數(shù)能夠使融合后的圖像在整體結(jié)構(gòu)上與原始清晰圖像保持一致，準(zhǔn)確呈現(xiàn)出人體器官的形狀和位置；邊緣保留損失函數(shù)則能夠清晰地保留器官的邊緣信息，對(duì)于醫(yī)生準(zhǔn)確判斷病變位置和范圍具有重要意義。通過這兩種損失函數(shù)的聯(lián)合作用，基于CNN的多聚焦圖像融合算法能夠顯著提升融合圖像的質(zhì)量，使其在視覺效果和信息完整性上都達(dá)到較高的水平，滿足各種實(shí)際應(yīng)用對(duì)高質(zhì)量圖像的需求。四、多聚焦圖像像素級(jí)融合算法的改進(jìn)策略4.1自適應(yīng)特征學(xué)習(xí)與注意力機(jī)制應(yīng)用4.1.1自適應(yīng)特征級(jí)聯(lián)注意力網(wǎng)絡(luò)為了更有效地提升多聚焦圖像像素級(jí)融合的效果，提出了自適應(yīng)特征級(jí)聯(lián)注意力網(wǎng)絡(luò)（AdaptiveFeatureConcatenateAttentionNetwork，AFCANet）。該網(wǎng)絡(luò)的骨干結(jié)構(gòu)采用編解碼網(wǎng)絡(luò)，編解碼網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中具有廣泛的應(yīng)用，其編碼器部分能夠?qū)斎雸D像進(jìn)行特征提取，將圖像從原始的像素空間轉(zhuǎn)換到特征空間，提取出圖像的各種特征信息，如邊緣、紋理、形狀等；解碼器部分則負(fù)責(zé)將提取到的特征信息進(jìn)行重構(gòu)，恢復(fù)成與原始圖像尺寸相同的圖像，實(shí)現(xiàn)從特征空間到像素空間的轉(zhuǎn)換。在多聚焦圖像融合中，編解碼網(wǎng)絡(luò)的編碼器可以分別對(duì)不同聚焦的源圖像進(jìn)行特征提取，獲取源圖像中不同區(qū)域的聚焦信息和語義特征，為后續(xù)的融合操作提供基礎(chǔ)。在訓(xùn)練階段，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)跨層跳躍連接方式。這種連接方式打破了傳統(tǒng)編解碼網(wǎng)絡(luò)中簡單的層間連接模式，它能夠根據(jù)圖像的特征信息，動(dòng)態(tài)地調(diào)整不同層次之間的連接權(quán)重和方式。在處理包含復(fù)雜場景的多聚焦圖像時(shí)，對(duì)于圖像中細(xì)節(jié)豐富的區(qū)域，自適應(yīng)跨層跳躍連接可以增強(qiáng)底層特征與高層特征之間的信息傳遞，使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地保留和利用這些細(xì)節(jié)信息；對(duì)于圖像中的背景區(qū)域，連接方式可以適當(dāng)弱化，以減少冗余信息的傳遞，提高網(wǎng)絡(luò)的處理效率。通過這種自適應(yīng)的連接方式，能夠在不同層次之間傳遞和融合重要信息，避免信息在傳遞過程中的丟失或衰減，從而更好地保留源圖像中的重要特征。為了進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)重要信息的提取能力，構(gòu)建了跨層自適應(yīng)坐標(biāo)注意力模塊（Cross-layerAdaptive-CoordinateAttention，CA-CA）。坐標(biāo)注意力機(jī)制是一種能夠同時(shí)關(guān)注圖像在空間位置和通道維度上信息的注意力機(jī)制。它通過對(duì)輸入特征圖在水平和垂直方向上進(jìn)行池化操作，得到兩個(gè)不同方向的注意力圖，這兩個(gè)注意力圖分別反映了特征圖在水平和垂直方向上的重要信息分布。然后，將這兩個(gè)注意力圖與原始特征圖進(jìn)行加權(quán)融合，使得網(wǎng)絡(luò)能夠更加關(guān)注圖像中重要區(qū)域的信息。在多聚焦圖像融合中，CA-CA模塊可以針對(duì)不同聚焦區(qū)域的特征，自適應(yīng)地調(diào)整注意力分配。對(duì)于聚焦清晰的區(qū)域，模塊會(huì)給予更高的注意力權(quán)重，突出這些區(qū)域的特征；對(duì)于模糊區(qū)域，則降低注意力權(quán)重，減少對(duì)不重要信息的關(guān)注。這樣可以有效地提取源圖像中的重要信息，忽略不重要的信息，從而獲得更好的圖像融合效果。在編解碼器中間，引入了有效通道注意力模塊（EfficientChannelAttention，ECA）。該模塊能夠?qū)A-CA模塊輸出的特征進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和優(yōu)化。它通過對(duì)通道維度上的特征進(jìn)行分析，自動(dòng)學(xué)習(xí)每個(gè)通道的重要性權(quán)重，對(duì)于包含重要信息的通道，給予較高的權(quán)重，增強(qiáng)這些通道的特征表達(dá)；對(duì)于相對(duì)不重要的通道，降低權(quán)重，減少冗余信息的干擾。通過這種方式，ECA模塊能夠充分地學(xué)習(xí)CA-CA模塊輸出的特征，加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和融合性能。在推理階段，采用基于像素空間頻率取大的融合規(guī)則對(duì)編碼器學(xué)習(xí)到的自適應(yīng)特征進(jìn)行融合。像素空間頻率能夠反映圖像中像素的變化程度，頻率越高，說明像素的變化越劇烈，圖像中包含的細(xì)節(jié)和紋理信息可能越豐富。通過比較不同源圖像對(duì)應(yīng)像素的空間頻率，選擇空間頻率較大的像素特征作為融合后的像素特征，這樣可以有效地整合圖像的紋理和語義信息，獲得更加精準(zhǔn)的決策圖。在處理一幅包含建筑物和自然景觀的多聚焦圖像時(shí)，對(duì)于建筑物的邊緣和自然景觀的紋理部分，這些區(qū)域的像素空間頻率通常較高，采用基于像素空間頻率取大的融合規(guī)則，可以更好地保留這些區(qū)域的細(xì)節(jié)信息，使融合后的圖像在視覺效果上更加清晰、自然，能夠準(zhǔn)確地呈現(xiàn)出建筑物的結(jié)構(gòu)和自然景觀的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他算法相比，AFCANet有效地提高了聚焦和散焦區(qū)域的決策圖精度，提升了融合圖像對(duì)源圖像紋理細(xì)節(jié)和邊緣特征的保持能力，在多聚焦圖像融合中具有顯著的優(yōu)勢(shì)。4.1.2自適應(yīng)多通道Transformer網(wǎng)絡(luò)為了進(jìn)一步提升多聚焦圖像融合的效果，特別是避免源圖像聚焦與散焦邊界小區(qū)域的信息被錯(cuò)誤分類，構(gòu)建了基于自適應(yīng)多通道Transformer編碼器網(wǎng)絡(luò)（AdaptiveMulti-channelTransformerEncoderNetwork，AMCTE-Net）的多聚焦圖像融合算法。Transformer編碼器在處理序列數(shù)據(jù)和長距離依賴關(guān)系方面表現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，其核心是注意力機(jī)制，能夠?qū)斎胄蛄兄械拿總€(gè)位置賦予不同的注意力權(quán)重，從而有針對(duì)性地關(guān)注序列中的重要信息。在多聚焦圖像融合中，將Transformer編碼器與編解碼網(wǎng)絡(luò)一起作為AMCTE-Net的骨干網(wǎng)絡(luò)，充分發(fā)揮Transformer編碼器在處理全局上下文信息方面的優(yōu)勢(shì)，以及編解碼網(wǎng)絡(luò)在特征提取和圖像重構(gòu)方面的能力。在訓(xùn)練階段，通過編碼器網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制提取源圖像的多層次自適應(yīng)特征。編碼器網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)υ磮D像進(jìn)行多尺度、多層次的特征提取，不同層次的特征分別包含了圖像在不同分辨率下的信息，從底層的細(xì)節(jié)特征到高層的語義特征。注意力機(jī)制則在特征提取過程中，根據(jù)圖像的內(nèi)容，動(dòng)態(tài)地調(diào)整對(duì)不同位置特征的關(guān)注程度。在處理一幅包含人物和背景的多聚焦圖像時(shí)，注意力機(jī)制可以使編碼器更加關(guān)注人物的面部特征和身體輪廓等重要信息，而對(duì)背景中的一些無關(guān)細(xì)節(jié)給予較少的關(guān)注。將這些提取到的多層次自適應(yīng)特征并行輸入到自適應(yīng)多通道Transformer（AdaptiveMulti-channelTransformer，AMCT）塊進(jìn)行全局上下文特征交互學(xué)習(xí)。AMCT塊通過多個(gè)通道對(duì)特征進(jìn)行處理，每個(gè)通道可以關(guān)注不同方面的特征信息，通過這種多通道的方式，能夠更全面地挖掘特征之間的關(guān)系和上下文信息。不同通道可以分別關(guān)注圖像的紋理、顏色、形狀等不同特征，通過通道之間的交互和融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像全局上下文特征的深入學(xué)習(xí)。將交互學(xué)習(xí)的特征與編碼器網(wǎng)絡(luò)的輸出一起級(jí)聯(lián)饋送至解碼器網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。解碼器網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入的特征信息，將其重構(gòu)為融合圖像。在這個(gè)過程中，級(jí)聯(lián)的特征信息能夠?yàn)榻獯a器提供更豐富的信息，使解碼器能夠更好地生成融合圖像，保留源圖像中的重要信息，提高融合圖像的質(zhì)量。在推理階段，使用AMCTE-Net提取源圖像中紋理細(xì)節(jié)的語義信息，從而生成高質(zhì)量的融合圖像。通過前面的訓(xùn)練過程，AMCTE-Net已經(jīng)學(xué)習(xí)到了源圖像中紋理細(xì)節(jié)與語義信息之間的關(guān)系，在推理時(shí)，能夠準(zhǔn)確地提取出這些信息，并將其融合到最終的圖像中。在處理醫(yī)學(xué)多聚焦圖像時(shí)，AMCTE-Net可以準(zhǔn)確地提取出病變區(qū)域的紋理細(xì)節(jié)信息，以及這些細(xì)節(jié)所對(duì)應(yīng)的病理語義信息，生成的融合圖像能夠清晰地顯示病變的特征，為醫(yī)生的診斷提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AMCTE-Net可以有效地避免圖像聚焦與散焦區(qū)域邊界處的錯(cuò)誤分類，最大程度地保留源圖像的信息，在多聚焦圖像融合任務(wù)中展現(xiàn)出良好的性能和應(yīng)用潛力。4.2優(yōu)化融合準(zhǔn)則與參數(shù)調(diào)整4.2.1動(dòng)態(tài)融合準(zhǔn)則設(shè)計(jì)在多聚焦圖像像素級(jí)融合中，動(dòng)態(tài)融合準(zhǔn)則設(shè)計(jì)是提高融合準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的融合準(zhǔn)則往往采用固定的策略，如簡單的加權(quán)平均、絕對(duì)值取大等，這些方法在處理復(fù)雜場景的多聚焦圖像時(shí)，難以充分考慮圖像的多樣性和變化性，容易導(dǎo)致融合結(jié)果不理想。動(dòng)態(tài)融合準(zhǔn)則則根據(jù)圖像的特征，如紋理、邊緣、對(duì)比度等，實(shí)時(shí)調(diào)整融合策略，從而更準(zhǔn)確地融合多聚焦圖像的信息。紋理特征是圖像的重要特征之一，它反映了圖像中像素灰度值的變化規(guī)律和空間分布。在多聚焦圖像中，不同區(qū)域的紋理特征可能存在差異，如在一幅包含自然景觀和建筑物的多聚焦圖像中，自然景觀區(qū)域可能具有豐富的紋理，如樹木的紋理、草地的紋理等；而建筑物區(qū)域則可能具有較為規(guī)則的紋理，如墻壁的紋理、窗戶的排列等。動(dòng)態(tài)融合準(zhǔn)則可以根據(jù)紋理特征的差異，選擇不同的融合策略。對(duì)于紋理豐富的區(qū)域，由于其包含的細(xì)節(jié)信息較多，可采用基于能量的融合策略，即選擇能量較大的像素值作為融合結(jié)果，這樣可以更好地保留紋理細(xì)節(jié)；對(duì)于紋理較為規(guī)則的區(qū)域，可采用基于相似性的融合策略，即選擇與周圍像素相似度較高的像素值作為融合結(jié)果，這樣可以保持區(qū)域的一致性和連貫性。邊緣特征也是圖像的關(guān)鍵特征，它定義了物體的邊界和形狀。在多聚焦圖像融合中，準(zhǔn)確保留邊緣信息對(duì)于圖像的清晰度和可讀性至關(guān)重要。動(dòng)態(tài)融合準(zhǔn)則可以通過邊緣檢測算法，如Canny算法、Sobel算法等，提取圖像的邊緣信息。對(duì)于邊緣像素，采用邊緣增強(qiáng)的融合策略，如選擇梯度較大的像素值作為融合結(jié)果，或者根據(jù)邊緣的方向和強(qiáng)度進(jìn)行加權(quán)融合，這樣可以突出邊緣，使融合后的圖像邊緣更加清晰銳利；對(duì)于非邊緣像素，則采用常規(guī)的融合策略，如加權(quán)平均等，以保證圖像的平滑性和整體性。對(duì)比度是指圖像中不同區(qū)域之間的亮度差異，它對(duì)于圖像的視覺效果有重要影響。在多聚焦圖像中，不同聚焦區(qū)域的對(duì)比度可能不同，動(dòng)態(tài)融合準(zhǔn)則可以根據(jù)對(duì)比度的差異進(jìn)行融合策略的調(diào)整。對(duì)于對(duì)比度較高的區(qū)域，說明該區(qū)域的信息較為豐富，可采用保留原像素值或適當(dāng)增強(qiáng)的融合策略，以充分展現(xiàn)該區(qū)域的細(xì)節(jié)和特征；對(duì)于對(duì)比度較低的區(qū)域，可采用對(duì)比度增強(qiáng)的融合策略，如通過調(diào)整像素的亮度值來提高對(duì)比度，或者結(jié)合其他圖像中對(duì)應(yīng)區(qū)域的信息進(jìn)行融合，以改善該區(qū)域的視覺效果。為了實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)融合準(zhǔn)則，可采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。通過訓(xùn)練大量的多聚焦圖像樣本，讓模型學(xué)習(xí)不同圖像特征與融合策略之間的關(guān)系，從而能夠根據(jù)輸入圖像的特征自動(dòng)選擇合適的融合準(zhǔn)則?？梢允褂弥С窒蛄繖C(jī)（SVM）、決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將圖像的紋理、邊緣、對(duì)比度等特征作為輸入，將融合策略作為輸出，進(jìn)行模型訓(xùn)練。在融合時(shí)，將待融合圖像的特征輸入訓(xùn)練好的模型，模型即可輸出相應(yīng)的融合策略。也可以利用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過構(gòu)建合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，讓網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征與融合策略的映射關(guān)系。將多聚焦圖像對(duì)輸入CNN模型，同時(shí)標(biāo)注出每個(gè)圖像區(qū)域的最佳融合策略，通過反向傳播算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)輸入圖像準(zhǔn)確預(yù)測出融合策略。通過動(dòng)態(tài)融合準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)，能夠充分利用圖像的特征信息，提高多聚焦圖像像素級(jí)融合的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，使融合后的圖像更加清晰、自然，滿足不同應(yīng)用場景對(duì)高質(zhì)量圖像的需求。4.2.2參數(shù)優(yōu)化方法研究參數(shù)優(yōu)化是提升多聚焦圖像像素級(jí)融合算法性能的重要環(huán)節(jié)。融合算法中的參數(shù)，如加權(quán)平均法中的權(quán)重、小波變換中的分解層數(shù)和小波基函數(shù)參數(shù)、深度學(xué)習(xí)模型中的學(xué)習(xí)率、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量等，對(duì)融合結(jié)果有著顯著影響。不合適的參數(shù)設(shè)置可能導(dǎo)致融合圖像出現(xiàn)模糊、細(xì)節(jié)丟失、噪聲增加等問題，因此需要采用有效的參數(shù)優(yōu)化方法來確定最佳參數(shù)組合，以提升算法性能。智能算法在參數(shù)優(yōu)化中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，它能夠通過模擬自然現(xiàn)象或生物行為，在復(fù)雜的參數(shù)空間中進(jìn)行高效搜索，尋找最優(yōu)解。遺傳算法（GA）是一種基于生物進(jìn)化理論的智能算法，它通過模擬自然選擇和遺傳變異的過程，對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。在多聚焦圖像融合算法的參數(shù)優(yōu)化中，首先將融合算法的參數(shù)進(jìn)行編碼，形成染色體。將小波變換融合算法中的分解層數(shù)和小波基函數(shù)參數(shù)編碼成染色體。然后根據(jù)一定的適應(yīng)度函數(shù)，評(píng)估每個(gè)染色體的適應(yīng)度，適應(yīng)度函數(shù)通常根據(jù)融合圖像的質(zhì)量指標(biāo)來設(shè)計(jì)，如峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似度（SSIM）等。PSNR反映了融合圖像與原始清晰圖像之間的峰值信噪比，值越高表示圖像質(zhì)量越好；SSIM則綜合考慮了圖像的亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)信息，能夠更全面地衡量圖像的相似性。通過選擇、交叉和變異等遺傳操作，不斷迭代更新染色體，使種群中的染色體逐漸向最優(yōu)解靠近。在選擇操作中，根據(jù)適應(yīng)度值的大小，選擇適應(yīng)度較高的染色體進(jìn)入下一代；交叉操作則是將兩個(gè)染色體的部分基因進(jìn)行交換，產(chǎn)生新的染色體；變異操作是對(duì)染色體的某些基因進(jìn)行隨機(jī)改變，以增加種群的多樣性，防止算法陷入局部最優(yōu)。經(jīng)過多代的進(jìn)化，最終得到適應(yīng)度最高的染色體，即最優(yōu)的參數(shù)組合。粒子群優(yōu)化算法（PSO）也是一種常用的參數(shù)優(yōu)化智能算法，它模擬鳥群覓食的行為，通過粒子在參數(shù)空間中的運(yùn)動(dòng)來尋找最優(yōu)解。在多聚焦圖像融合算法參數(shù)優(yōu)化中，將每個(gè)粒子看作是一個(gè)參數(shù)組合，粒子的位置表示參數(shù)的值，粒子的速度表示參數(shù)的更新方向和步長。每個(gè)粒子根據(jù)自身的歷史最優(yōu)位置和種群的全局最優(yōu)位置來調(diào)整自己的速度和位置。粒子的歷史最優(yōu)位置是該粒子在搜索過程中找到的適應(yīng)度最高的位置，全局最優(yōu)位置是整個(gè)種群在搜索過程中找到的適應(yīng)度最高的位置。通過不斷迭代更新粒子的速度和位置，使粒子逐漸靠近最優(yōu)解。在每次迭代中，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度，然后更新粒子的歷史最優(yōu)位置和種群的全局最優(yōu)位置。根據(jù)更新后的位置和速度公式，計(jì)算每個(gè)粒子的新速度和新位置。經(jīng)過一定次數(shù)的迭代，當(dāng)滿足停止條件時(shí)，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度值收斂，此時(shí)的全局最優(yōu)位置即為最優(yōu)的參數(shù)組合。除了智能算法，還可以采用梯度下降法等傳統(tǒng)優(yōu)化方法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。梯度下降法是一種基于梯度信息的優(yōu)化算法，它通過計(jì)算目標(biāo)函數(shù)（如融合圖像的質(zhì)量指標(biāo)）對(duì)參數(shù)的梯度，沿著梯度的反方向更新參數(shù)，以逐步減小目標(biāo)函數(shù)的值，從而找到最優(yōu)參數(shù)。在多聚焦圖像融合算法中，以融合圖像的PSNR作為目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算PSNR對(duì)參數(shù)的梯度，如對(duì)加權(quán)平均法中的權(quán)重求梯度，然后根據(jù)梯度值和學(xué)習(xí)率（步長）來更新權(quán)重。學(xué)習(xí)率的選擇很關(guān)鍵，過大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致算法不收斂，過小的學(xué)習(xí)率則會(huì)使算法收斂速度過慢。在實(shí)際應(yīng)用中，可通過試驗(yàn)或自適應(yīng)調(diào)整的方法來確定合適的學(xué)習(xí)率。通過不斷迭代更新參數(shù)，直到目標(biāo)函數(shù)的值不再下降或下降幅度小于一定閾值，此時(shí)得到的參數(shù)即為最優(yōu)參數(shù)。在參數(shù)優(yōu)化過程中，還可以結(jié)合交叉驗(yàn)證等技術(shù)，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。在訓(xùn)練集上進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，在驗(yàn)證集上評(píng)估優(yōu)化后的參數(shù)性能，以避免過擬合現(xiàn)象。通過多次試驗(yàn)和比較不同優(yōu)化方法的結(jié)果，選擇最優(yōu)的參數(shù)優(yōu)化方案，從而提升多聚焦圖像像素級(jí)融合算法的性能，使融合后的圖像在質(zhì)量和準(zhǔn)確性上達(dá)到更好的效果。五、算法性能評(píng)估與對(duì)比分析5.1評(píng)估指標(biāo)選取為了全面、客觀地評(píng)估多聚焦圖像像素級(jí)融合算法的性能，選取了一系列具有代表性的評(píng)估指標(biāo)，包括峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度等客觀評(píng)估指標(biāo)，以及主觀視覺評(píng)價(jià)方法。這些指標(biāo)從不同角度反映了融合圖像的質(zhì)量，能夠?yàn)樗惴ǖ男阅芊治鎏峁┯辛χС帧７逯敌旁氡龋≒eakSignaltoNoiseRatio，PSNR）是一種廣泛應(yīng)用于圖像質(zhì)量評(píng)估的客觀指標(biāo)，它通過衡量原始圖像與融合圖像之間的均方誤差（MeanSquaredError，MSE）來評(píng)估圖像的失真程度。PSNR的值越高，表明融合圖像與原始圖像之間的差異越小，圖像的失真程度越低，質(zhì)量越好。其計(jì)算公式為：PSNR=10\log_{10}(\frac{MAX_{I}^2}{MSE})，其中MAX_{I}表示圖像中像素值的最大值，對(duì)于8位灰度圖像，MAX_{I}=255；MSE的計(jì)算公式為：MSE=\frac{1}{m\timesn}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}(I(i,j)-F(i,j))^2，其中I(i,j)和F(i,j)分別表示原始圖像和融合圖像中坐標(biāo)為(i,j)的像素值，m和n分別為圖像的行數(shù)和列數(shù)。在對(duì)一幅包含人物和背景的多聚焦圖像進(jìn)行融合時(shí)，如果融合圖像的PSNR值較高，說明融合過程中對(duì)人物和背景的細(xì)節(jié)保留較好，圖像的失真較小，視覺效果更接近原始清晰圖像。結(jié)構(gòu)相似度（StructuralSimilarity，SSIM）是另一種重要的客觀評(píng)估指標(biāo)，它基于人類視覺系統(tǒng)對(duì)圖像結(jié)構(gòu)信息的感知特性，從亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)三個(gè)方面綜合衡量兩幅圖像的相似程度。SSIM的值越接近1，表示融合圖像與原始圖像的結(jié)構(gòu)越相似，圖像質(zhì)量越高。其計(jì)算公式為：SSIM(X,Y)=\frac{(2\mu_{X}\mu_{Y}+C_1)(2\sigma_{XY}+C_2)}{(\mu_{X}^2+\mu_{Y}^2+C_1)(\sigma_{X}^2+\sigma_{Y}^2+C_2)}，其中X和Y分別表示原始圖像和融合圖像，\mu_{X}和\mu_{Y}分別為X和Y的均值，\sigma_{X}和\sigma_{Y}分別為X和Y的標(biāo)準(zhǔn)差，\sigma_{XY}為X和Y的協(xié)方差，C_1和C_2是為了避免分母為零而引入的常數(shù)。在處理包含復(fù)雜紋理的多聚焦圖像時(shí)，SSIM能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估融合圖像對(duì)紋理結(jié)構(gòu)的保留情況，相比PSNR，它更能反映圖像的視覺質(zhì)量。除了PSNR和SSIM，還有一些其他的客觀評(píng)估指標(biāo)，如信息熵（Entropy），它用于衡量圖像中包含的信息量，信息熵越大，說明圖像的信息越豐富；平均梯度（AverageGradient），它反映了圖像的清晰程度，平均梯度越大，圖像的邊緣和細(xì)節(jié)越清晰；標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation），它表示圖像像素值的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，圖像的對(duì)比度越高。這些指標(biāo)從不同方面對(duì)融合圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，能夠更全面地反映算法的性能。主觀視覺評(píng)價(jià)方法也是評(píng)估多聚焦圖像像素級(jí)融合算法性能的重要手段。由于圖像最終是供人觀察和使用的，主觀視覺評(píng)價(jià)能夠直接反映人對(duì)融合圖像質(zhì)量的感受。在主觀視覺評(píng)價(jià)中，通常邀請(qǐng)多位觀察者對(duì)融合圖像進(jìn)行視覺評(píng)估，讓他們根據(jù)自己的視覺感受對(duì)融合圖像的清晰度、自然度、細(xì)節(jié)表現(xiàn)力等方面進(jìn)行打分或評(píng)價(jià)。可以采用5分制或10分制，1分表示圖像質(zhì)量極差，5分或10分表示圖像質(zhì)量極佳。對(duì)于一幅融合后的風(fēng)景多聚焦圖像，觀察者可以從圖像中景物的清晰度、色彩的自然度以及細(xì)節(jié)的豐富程度等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，如是否能夠清晰地看到遠(yuǎn)處山巒的輪廓、近處花朵的紋理，顏色是否鮮艷自然，是否存在模糊或失真等問題。主觀視覺評(píng)價(jià)雖然具有一定的主觀性，但它能夠綜合考慮人眼對(duì)圖像的整體感知，與客觀評(píng)估指標(biāo)相互補(bǔ)充，為算法性能的評(píng)估提供更全面的依據(jù)。5.2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析5.2.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與環(huán)境設(shè)置為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估多聚焦圖像像素級(jí)融合算法的性能，選用了多個(gè)具有代表性的多聚焦圖像數(shù)據(jù)集。其中包括LytroIllum數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了豐富的自然場景圖像，涵蓋了不同的拍攝環(huán)境和物體類型，如風(fēng)景、人物、動(dòng)植物等，能夠充分測試算法在處理復(fù)雜自然場景多聚焦圖像時(shí)的性能；TNO多聚焦圖像數(shù)據(jù)集，它提供了多樣化的場景圖像，不僅有自然場景，還包括一些工業(yè)場景、城市街景等，圖像的分辨率和聚焦特性具有一定的多樣性，有助于評(píng)估算法在不同場景和圖像特性下的適應(yīng)性；還有一些公開的醫(yī)學(xué)多聚焦圖像數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集包含了各種醫(yī)學(xué)圖像，如X光圖像、MRI圖像等，對(duì)于驗(yàn)證算法在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用效果具有重要意義，能夠檢驗(yàn)算法在處理醫(yī)學(xué)圖像時(shí)對(duì)病變細(xì)節(jié)的保留和圖像清晰度的提升能力。實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境為配備IntelCorei7-12700K處理器的計(jì)算機(jī)，該處理器具有強(qiáng)大的計(jì)算能力，能夠快速處理復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)運(yùn)算；搭載NVIDIAGeForceRTX3080Ti獨(dú)立顯卡，其高性能的圖形處理能力能夠加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過程，提高實(shí)驗(yàn)效率；擁有32GBDDR43600MHz內(nèi)存，為實(shí)驗(yàn)過程中大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理提供了充足的空間，確保實(shí)驗(yàn)的流暢運(yùn)行。軟件環(huán)境方面，操作系統(tǒng)采用Windows11專業(yè)版，其穩(wěn)定的系統(tǒng)性能和良好的兼容性為實(shí)驗(yàn)提供了可靠的運(yùn)行平臺(tái)。編程環(huán)境基于Python3.9，Python豐富的庫和工具為圖像算法的實(shí)現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析提供了便利。在深度學(xué)習(xí)框架選擇上，使用PyTorch1.12，PyTorch具有動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的特性，使得模型的調(diào)試和開發(fā)更加靈活，同時(shí)在計(jì)算效率和內(nèi)存管理方面表現(xiàn)出色，非常適合多聚焦圖像融合算法的研究和實(shí)現(xiàn)。在圖像處理和數(shù)據(jù)分析過程中，還使用了OpenCV4.6、NumPy1.23、Matplotlib3.5等庫，OpenCV庫提供了豐富的圖像處理函數(shù)和算法，方便進(jìn)行圖像的讀取、預(yù)處理、后處理等操作；NumPy庫用于高效的數(shù)值計(jì)算和數(shù)組操作，在圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和運(yùn)算中發(fā)揮重要作用；Matplotlib庫則用于數(shù)據(jù)可視化，能夠直觀地展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)分布，便于對(duì)算法性能進(jìn)行分析和評(píng)估。5.2.2不同算法性能對(duì)比在實(shí)驗(yàn)中，對(duì)比了多種像素級(jí)融合算法在客觀指標(biāo)和主觀視覺上的表現(xiàn)?？陀^指標(biāo)方面，重點(diǎn)關(guān)注峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似度（SSIM）、信息熵（Entropy）、平均梯度（AverageGradient）和標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）等指標(biāo)。以基于雙樹復(fù)數(shù)小波變換的算法（算法一和算法二）、基于非下采樣Contourlet變換的空間域算法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法為例，與傳統(tǒng)的加權(quán)平均法、基于小波變換的融合算法進(jìn)行對(duì)比。在PSNR指標(biāo)上，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法表現(xiàn)出色，能夠達(dá)到較高的PSNR值。這是因?yàn)榫矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠自動(dòng)提取圖像中關(guān)鍵的聚焦信息，準(zhǔn)確地融合不同圖像的像素，減少圖像融合過程中的失真，從而使融合圖像與原始清晰圖像之間的均方誤差較小，PSNR值較高。在處理包含復(fù)雜建筑和自然景觀的多聚焦圖像時(shí)，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法能夠清晰地保留建筑的線條和自