基于PCA和广义高斯建模的多聚焦图像融合

来源：计算机工程与应用杂志2017年第5期北京时间：

作者：李 健1，曲怀敬1，王美平2，许鸿奎1

单位：1.山东建筑大学 信息与电气工程学院，济南 250101；2.青岛职业技术学院 海尔学院，山东 青岛 266555

摘要：为了提高多聚焦图像的融合性能，针对统计图像融合方法中像素间融合参数估计的不足，提出一种基于小波变换域主成分分析（PCA）和广义高斯建模的多聚焦图像融合方法。将高频子带系数建模为广义高斯分布，并通过改进的最大似然估计法获取融合参数。结合低频子带系数的区域PCA融合方法，最终实现有效的图像融合。实验结果表明，该方法与传统的多聚焦图像融合方法相比，可使融合图像的信息量更丰富，具有更佳的视觉效果。

关键词：小波变换,广义高斯建模,主成分分析,参数估计,多聚焦图像融合