基于 Matlab 四叉树的多聚焦图像融合算法

于 2023-06-21 20:44:29 发布
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本文探讨了基于Matlab的四叉树多聚焦图像融合算法，通过四叉树分解、聚焦度量计算和图像融合，提高了图像清晰度和细节。文章包含算法流程及源代码示例。

基于 Matlab 四叉树的多聚焦图像融合算法

随着计算机视觉技术的不断发展，更高质量的图像处理技术已经成为广泛关注的焦点。在图像融合领域中，多聚焦图像融合技术是最具潜力的领域之一。多聚焦图像融合算法利用多个图像（不同焦点）并通过合适的加权方式将其融合在一起，以得到具有更高清晰度和更多细节信息的单幅图像。本文介绍了基于 Matlab 四叉树的多聚焦图像融合算法，并提供相应的源代码实现。

算法流程：

  1. 选择多个焦距不同的图像进行拍摄获取。

  2. 对每个图像进行预处理，包括灰度化、噪声去除等。

  3. 使用四叉树分解算法对每个图像进行分解，生成相应的四叉树结构，以方便后续处理。

  4. 在四叉树的叶子节点处计算相应区域内像素的聚焦度量，即以四叉树节点所代表的图像块的平均灰度值作为聚焦度量。

  5. 对于每个像素，计算其在四叉树中的深度并确定相应的聚焦区域，即选择深度最小的具有非零聚焦度量的节点作为聚焦区域。

  6. 根据选择的聚焦区域以及相应的权值计算融合后的图像。

  7. 输出融合后的单幅图像。

Matlab源代码：

% 读取多个不同焦距图像
img1 = imread
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