6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

刘 斌1，刘维杰2，魏艳萍1

【摘 要】针对经典的奇异值分解（singular value decomposition，SVD）在图像处理中的不足，提出了一种6通道多尺度奇异值分解（multi-scale SVD，MSVD）的构造方法，并将其应用于多聚焦图像融合中。首先，在经典SVD的基础上，利用矩阵分块的方法，给出了一种6通道MSVD的构造方法。其次，对参加融合的多聚焦图像进行6通道MSVD分解，得到高层低频和各层5个方向的高频，对分解的低频子图像采用取平均、高频子图像采用区域能量取大的融合规则进行融合，并进行MSVD逆变换得到融合结果图像。最后，对融合结果图像进行主观分析和客观评价。实验结果表明该方法有好的视觉效果，融合结果图像有较高的清晰度和较丰富的边缘细节信息，且没有方块效应。从客观指标看，该方法有较高的清晰度和空间频率，其清晰度和空间频率比基于离散小波变换、基于提升小波变换、基于曲波变换和基于轮廓波变换的融合方法都高。

【期刊名称】系统工程与电子技术 【年(卷),期】2015(037)009 【总页数】7

【关键词】图像融合；矩阵奇异值分解；多尺度分析；多聚焦图像

0 引 言

多聚焦图像融合摄取多幅数字图像的较清晰部分，形成一幅各处清晰的新图像，新的图像可以获得场景目标更可靠、全面和更准确的信息，可为计算机进行后续的图像处理提供更清晰的结果图像。近年来，多聚焦图像融合得到了较广泛