张 蕾

(郑州工程技术学院 河南 郑州 450044)

0 引 言

根据相机光学成像的原理可知，镜头受到有限景深的制约，距离镜头焦点较近的区域成像更加清晰，而距离镜头焦点较远的区域则相对模糊，所以在使用单一成像传感器采集图像时，不能使处于不同景深的目标都达到高质量的成像效果[1-2]。然而在卫星遥感遥测、医学成像分析、高品质印刷、军事探测、目标识别跟踪等特殊领域，需要得到更加清晰的图像[3-5]。图像融合是解决该问题的有效途径，通过多个传感器采集同一场景内的不同目标，得到不同景深目标的清晰成像，再借助不同的算法将多幅图像中的有效信息进行互补结合，融合成一幅高清晰度的全聚焦图像，提升人或计算机对图像刻画和理解的准确性。

由于多尺度变换能够把图像分解成具有不同互补(信息)特征属性的子图，也容易被计算机运算和处理。其中小波变换是多尺度变换的代表，具有多分辨分析的特点，能够较好地提取一维信号的局部特征。文献[6]提出了离散小波变换(DWT)算法，并将其用于多模态医学图像融合中，取得了一定的效果，但是图像属于二维信号，只能获得有限方向的信息，在描述线状奇异性方面表现出了局限性，对图像的边缘轮廓等高维信息表征能力较弱。文献[7]提出了一种快速离散Curvelet变换，在对聚焦图进行融合的效果也得到了提升，但 Curvelet变换的实现过于复杂。文献[8]将Contourlet变换应用到多聚焦图像的融合中，得到了边缘细节处清晰的图像，但Contourlet变换却引入了伪吉布斯现象。……