【图像融合】基于具有散焦扩散缓解机制的自适应区域划分多焦点图像融合附Matlab代码

原创于 2025-09-06 06:52:55 发布 · 1k 阅读

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#matlab #计算机视觉 #图像处理

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在光学成像领域，由于光学镜头景深的物理限制，单次拍摄难以获得全场景清晰的图像 —— 多焦点图像融合技术通过将同一场景下不同焦点位置的模糊图像（部分区域清晰、部分区域因散焦模糊）进行融合，生成全场景清晰的图像，已广泛应用于显微镜成像、遥感监测、安防监控、消费级摄影等领域。

当前多焦点图像融合技术存在两大核心瓶颈：一是散焦扩散干扰，模糊区域的散焦像素易向清晰区域扩散，导致融合后图像出现 “伪清晰” 或边缘模糊现象；二是区域划分粗糙，传统固定区域划分方法（如均匀网格划分）无法适配图像中不同尺寸、不同清晰度的目标区域，易出现 “过分割”（将同一清晰目标拆分为多个区域）或 “欠分割”（将清晰与模糊区域归为同一区域），严重影响融合精度。

为此，本文提出 “具有散焦扩散缓解机制的自适应区域划分多焦点图像融合技术”：通过 “自适应区域划分” 精准定位不同焦点的清晰区域，结合 “散焦扩散缓解机制” 抑制模糊像素的扩散干扰，实现 “区域精准划分 - 干扰有效抑制 - 全场景清晰融合” 的技术目标，为高分辨率、高清晰度的图像融合需求提供高效解决方案。

二、技术原理基础

2.1 多焦点图像特性与融合核心需求

2.1.1 多焦点图像的本质特征

多焦点图像是对同一场景在不同对焦位置下拍摄的图像序列，具有以下特性：

局部清晰性差异：序列中每幅图像仅对特定景深范围内的目标清晰（称为 “清晰区域”），景深范围外的目标因散焦呈现模糊（称为 “模糊区域”）；例如，拍摄桌面物品时，对焦于近处杯子的图像中，杯子清晰而远处书本模糊，对焦于书本的图像则相反；

散焦扩散特性：模糊区域的像素灰度具有 “扩散性”，即散焦像素的灰度值会向周边区域渗透，导致清晰区域与模糊区域的边界出现 “过渡模糊带”，这一现象称为 “散焦扩散”，是融合过程中边缘模糊的主要原因；

灰度一致性：同一目标在不同焦点图像中的灰度分布具有一致性（忽略光照微小变化），这一特性是判断不同图像中同一区域是否为清晰区域的重要依据。

2.1.2 多焦点图像融合的核心需求

区域划分精准性：需准确区分每幅图像中的清晰区域与模糊区域，且划分结果需适配目标尺寸（如小尺寸目标需细粒度划分，大尺寸目标可粗粒度划分）；

散焦干扰抑制：需抑制模糊区域散焦像素向清晰区域的扩散，避免融合后图像出现边缘模糊或伪清晰；

融合自然性：融合后的图像需保持灰度一致性与视觉自然性，无明显融合痕迹（如拼接缝、灰度突变）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [images,enhanchedImage,guiedI] = readImages(path,suffix)

% read images in the folder

folder=path;

files = dir(fullfile(folder,suffix));

dataset = cell(1,length(files));

enhanchedImage=cell(1,length(files));

for i=1:length(files)

filename=fullfile(folder,files(i).name);

img=imread(filename);

figure;imshow(img);

dataset{i}=img;

enhanchedImage{i}=histeq(img);

end

guiedI=min(enhanchedImage{1},enhanchedImage{2});

images=dataset;

fprintf('There are %d images.\n',numel(dataset));

end

🔗 参考文献

[1] Mezouari S , Muyo G , Harvey A R .Amplitude and phase filters for mitigation of defocus and third-order aberrations[J].Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 2004, 5249:238-248.DOI:10.1117/12.516542.