基于CNN和融合目标的三通道小波滤波器组识别

来源：计算机应用与软件杂志2024年第2期北京时间：

作者：刘斌, 李昕

摘要：为解决目前需要人工选取二维不可分小波滤波器实现图像融合的问题，提出一种基于CNN和融合图像清晰度的二维三通道不可分对称小波的滤波器组自动择优分类方法。构造大量分布均匀的3×5对称小波滤波器组，并用其对多聚焦图像进行融合，根据融合结果对滤波器组设置融合清晰度高低的标签，并构造滤波器组的训练集和测试集；设计出分类的卷积神经网络，并进行训练得到模型；对训练集和测试集以外的滤波器样本进行识别与结果分析。实验结果表明：所设计的网络模型在测试集和测试集以外的数据集上的识别率分别为99.48%和99.58%，其分类结果中较好的滤波器类对多聚焦图像融合都有较高的清晰度。

关键词：多聚焦图像融合, 二维三通道不可分小波, CNN, 滤波器组, 清晰度