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题名显著性分析在对焦图像融合方面的应用
被引量：4
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作者
张学典
汪泓
江旻珊
蔡雨杏
秦晓飞
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期435-441,463,共8页
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基金
国家重大仪器专项(2014YQ09070903
2013YQ 03065104)
国家高技术研究发展计划(2015AA 0200751)
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文摘
针对自动对焦技术中存在的全局对焦困难问题,本文提出一种新的基于区域显著性分析的图像融合方法。首先用基于图论的显著性分析(GBVS)算法定位源图像中的聚焦区域,然后使用分水岭和形态学方法进一步处理显著图的封闭区域以去除伪聚焦区域,得到精确提取的聚焦区域;离焦区域用剪切波变换处理后,以SML算子选取有用的细节信息作为融合依据。最后将处理后的聚焦区域和离焦区域融合为全聚焦图像。实验证明,所提出的方法融合图像边缘清晰,细节丰富,视觉效果最好,并且在清晰度和融合度的评价指标上较传统方法提高5%以上。
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关键词
显著性分析
图像融合
对焦
GBVS
剪切波变换
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Keywords
saliency analysis
image fusion
focus
GBVS
Shearlet transform
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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