基于DCT域中VOL和EOL的多焦点图像融合
计算机视觉与模式识别
2017-10-26 v2
摘要
多焦点图像融合的目的是将输入多焦点图像中的关键信息和聚焦部分汇集到单幅图像中。这些多焦点图像是通过相机不同景深捕获的。多焦点图像融合在离散余弦变换（DCT）域中非常节省时间且合适，特别是在视觉传感器网络（VSN）中使用JPEG图像时。先前在DCT域中的工作在根据其测量块对比度的准则选择合适分块方面存在一些误差。本文中，我们使用拉普拉斯方差（VOL）和拉普拉斯能量（EOL）作为测量图像对比度的准则。此外，本文还利用向量处理准备了直接在DCT域中计算EOL和VOL的方法。我们开发了四个矩阵，可在DCT域中轻松计算块的拉普拉斯算子。我们的工作大大减少了因不合适的块选择而导致的误差。将所提算法的结果与先前算法进行比较，以证明所提方法输出图像质量的优越性。实验使用了若干JPEG多焦点图像，并用不同测量标准比较了我们所提方法和其他算法融合后的图像。
引用
@article{arxiv.1710.06511,
title = {Multi-focus image fusion using VOL and EOL in DCT domain},
author = {Mostafa Amin-Naji and Ali Aghagolzadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.06511},
year = {2017}
}
备注
2016 1st International Conference on New Research Achievements in Electrical and Computer Engineering (ICNRAECE), pp. 728-733, 2016