【图像融合】基于空间频率多聚焦图像融合附Matlab代码

原创已于 2024-12-23 21:56:12 修改 · 659 阅读

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于 2024-01-30 11:21:19 首次发布

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本文介绍了基于空间频率的多聚焦图像融合技术，包括其基本原理，如利用空间频率差异融合图像，以及常用的方法如加权平均、小波和傅里叶变换。文章详细探讨了在显微成像、医学成像和遥感中的应用实例。

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摘要

多聚焦图像融合是一种将不同焦距图像融合成一张清晰图像的技术。它广泛应用于显微成像、医学成像、遥感等领域。基于空间频率的多聚焦图像融合是一种常用的融合方法，它利用图像的空间频率信息来融合图像。本文将介绍基于空间频率的多聚焦图像融合的基本原理、常用方法和应用。

基本原理

基于空间频率的多聚焦图像融合的基本原理是，将不同焦距图像分解成空间频率分量，然后将这些分量进行融合，最后将融合后的分量重构为图像。空间频率分量可以表示图像的纹理和细节信息。不同焦距图像的空间频率分量不同，因此可以利用这些差异来融合图像。

常用方法

基于空间频率的多聚焦图像融合有很多种方法，常用的方法包括：

**加权平均法：**这种方法将不同焦距图像的空间频率分量进行加权平均，权重值根据图像的质量和清晰度来确定。
**小波变换法：**这种方法将不同焦距图像分解成小波分量，然后将这些分量进行融合，最后将融合后的分量重构为图像。
**傅里叶变换法：**这种方法将不同焦距图像分解成傅里叶分量，然后将这些分量进行融合，最后将融合后的分量重构为图像。

应用

基于空间频率的多聚焦图像融合广泛应用于显微成像、医学成像、遥感等领域。在显微成像中，这种方法可以将不同焦距的显微图像融合成一张清晰的图像，从而提高显微图像的质量和分辨率。在医学成像中，这种方法可以将不同焦距的医学图像融合成一张清晰的图像，从而提高医学图像的诊断价值。在遥感中，这种方法可以将不同焦距的遥感图像融合成一张清晰的图像，从而提高遥感图像的质量和分辨率。

📣 部分代码

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