刘 洋，周国众，王 凡

(1．陆军炮兵防空兵学院沈阳士官学校，辽宁 沈阳 110162；2．中国人民解放军63612部队，甘肃 敦煌 736200)

图像是对现实场景的一种模拟的、生动性的描述或写真，是人们在日常生活中最常用的信息载体之一，是人们感知和传播信息的重要工具。现实中，一幅清晰完整的、信息量丰富的图像能够更好地帮助人们概括和理解现实场景的相关信息。因此，获取一幅高质量的图像对于人类获取信息来说至关重要[1]。但因为成像器材景深有限，使得物体位于聚焦区域内或附近时，图像较为清晰，反之较为模糊，给后期处理和信息获取带来不便。多聚焦图像融合是解决这类问题的一种有效途径，它能够集成同一场景不同图像上所有聚焦信息为一体，生成一幅全聚焦的清晰图像，能够更好地帮助人类感知场景信息。

现有的多聚焦图像融合方法主要可以分为三个类型，即：基于空间域的融合方法、基于变换域的融合方法以和基于图像稀疏表示的融合方法。传统空域的图像融合方法直接作用于源图像，针对不同源图像上的像素或区域，采用一定的方法，选择出清晰度较高的区域，然后将这些清晰的区域融合起来生成最后的融合图像。基于传统空域的多聚焦融合方法整体来说，其思想简单，计算量较小，融合速度比较快，但其融合结果一般，对噪声和误配准比较敏感，分块融合时还会造成严重的“块效应”。

基于变换域的融合方法主要是对图像采用一种变换基，将其转换到另一种计算域中进行分解和融合，最典型的变换域的融合方法为基于多尺度变换的图像融合。……