8、图像融合算法：从TIF到MSSSF的技术解析

图像融合算法：从TIF到MSSSF的技术解析

在图像融合领域，不同的算法各有优劣，而TIF和MSSSF算法在各自的应用场景中展现出了独特的优势。本文将深入探讨这两种算法的原理、性能以及实验结果。

TIF算法的优势与性能

在图像融合的定量分析中，对10个图像数据集计算得到的值被用于评估不同算法的性能。通过柱状图对比可以发现，TIF（Two - scale Image Fusion）在融合指标方面优于现有的所有方法。

对于图像融合方法而言，实时实现时，除了追求更好的视觉质量和融合指标值，还希望计算时间尽可能短。在一台配备2.27 GHz CPU和4 GB RAM的计算机上进行实验，对不同图像对的各种方法的计算时间进行了比较，具体结果如下表所示：
| 方法 | 时间 (s) |
| — | — |
| GRAD | 0.2918 |
| FSD | 0.1077 |
| RATIO | 0.1544 |
| SIDWT | 0.6916 |
| MSVSD | 1.1710 |
| CBF | 56.7938 |
| ADF | 4.0574 |
| TIF | 0.4846 |

从平均计算时间可以看出，TIF的执行时间比GRAD、FSD、RATIO方法长，但比SIDWT、MSVD、CBF和ADF方法短。与现有方法相比，TIF能够将大部分有用的源信息转移到融合图像中，同时减少信息损失和融合伪影。而且，它的计算时间相对较短，非常适合实时实现。

多焦点图像融合的MSSSF算法

在数字摄影中，一个场景中的两个或多个对象往往无法同时