基于NSCT的焦点度量优化和ISML多聚焦图像融合
来源：电子测量技术杂志2022年第4期北京时间：
作者：姚海，秦华旺
单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 210044
摘要：针对成像设备的景深有限，采集图像部分失焦的问题，提出了一种有效的多聚焦图像融合算法，进一步提高图像的对比度和清晰度。首先用NSCT将源图像分解为近似子带和详细子带；然后采用焦点度量优化策略(FMO)和修正拉普拉斯变换(ISML)分别合并近似子带系数和详细子带系数；最后进行逆NSCT得到融合后的图像。利用灰度多聚焦图像数据集进行实验，并与常用的多聚焦图像融合算法对比分析得出，本算法在融合图像的视觉效果和7种常用的客观评价指标都具有更优越的性能。
关键词：多聚焦; NSCT; 焦点度量; 拉普拉斯变换
