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
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。
多聚焦 人工鱼群优化 图像融合 聚焦准则 适应度值 multi-focus artificial fish-swarm image fusion sharpness criterion fitness function 强激光与粒子束
2015, 27(1): 011012
