论文研究 - 拉普拉斯算子和区域优化的多焦点图像融合新方法
考虑到成像传感器领域的不断发展，出现了许多其他新问题。 一个主要问题是如何更准确地找到聚焦区域以进行多聚焦图像融合。 多聚焦图像融合从源图像中提取聚焦信息，以构建全局聚焦图像，该全局聚焦图像包括比任何源图像更多的信息。 本文提出了一种基于拉普拉斯算子和区域优化的新型多焦点图像融合方法。 基于拉普拉斯算子的图像显着性评估可以轻松地区分聚焦区域和聚焦区域以外的区域。 通过拉普拉斯算子处理获得的决策图具有比其他方法更少的残差信息。 为了获得精确的决策图，已经进行了基于区域连通性和边缘检测的焦点区域和边缘优化。 最后，原始图像通过决策图融合。 实验结果表明，该算法在主观评价和客观评价方面均优于其他系列算法。
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