强激光与粒子束, 2015, 27 (1): 011012, 网络出版: 2015-01-26  

基于人工鱼群优化分块的多聚焦图像融合

Multi-focus images fusion based on block optimization using artificial fish-swarm algorithm
作者单位
1 电子科技大学 计算机学院, 成都 610054
2 电子科技大学 光电信息学院, 成都 610054
摘要
在多聚焦图像的融合过程中, 对源图像采用固定大小的分块会导致融合后的图像存在块效应、边缘模糊甚至聚焦错误。为了克服此问题, 提出了一种新的基于人工鱼群优化分块的多聚焦图像融合方法。首先, 将源图像分解成互不重叠的方块, 利用聚焦准则选取清晰度高的方块, 将已选择的方块合并重构成初始融合图像。然后, 利用改进的人工鱼群优化算法, 根据一定的适应度值, 寻找最优大小的分块方式, 获得更优的融合图像。 该方法与基于空域、频域及其他优化算法的融合方法进行了多个实验比较, 结果表明, 该方法获得的融合图像具有较好的客观质量和主观视觉感觉。
Abstract
The fixed block size of source images will result in blocking artifacts, fuzzy edge and focus error in multi-focus image fusion. To solve this problem, a new multi-focus image fusion algorithm based on block optimization using artificial fish-swarm is proposed. Firstly, the source images are decomposed into non-overlapping blocks and the sharper blocks are selected using a sharpness criterion. The selected blocks are combined to construct the initial fused image. Then, an improved artificial fish-swarm algorithm is used to optimize the block size according to a fitness function. The final fused image is obtained based on the best block size. Experimental results show that the proposed fusion method has a good quantitative evaluation and visual effect compared to other traditional methods.

费春, 张萍, 李建平. 基于人工鱼群优化分块的多聚焦图像融合[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27(1): 011012. Fei Chun, Zhang Ping, Li Jianping. Multi-focus images fusion based on block optimization using artificial fish-swarm algorithm[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27(1): 011012.

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