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Multi-focus image fusion using adaptive patch rendering anisotropic diffusion filter
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AI
DOI：10.1038/s41598-025-97323-6.png)
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摘要
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多焦点图像融合（MFIF）从同一场景的部分聚焦图像中提取各种聚焦区域，随后将这些区域合并以创建一个复合图像，其中所有物体都能被精确可视化。由于边缘处空间强度的扩散，许多传统的MFIF方法在处理空间不一致结构、视觉失真、鬼影伪影以及在融合图像中保持边缘信息方面面临困难。为解决这些问题，我们提出了自适应块渲染各向异性扩散滤波器（APRADF）用于MFIF。为获取大尺度和小尺度强度变化，我们首先将两幅源图像分解为基础层和细节层。随后进一步捕获源图像的聚焦和模糊块，以检测边界处边缘的扩散。所提出的APRADF随后应用于权重图、基础层和细节层。最后，通过将融合的细节层线性加到融合的基础层上，生成最终的融合图像。在公开可访问的数据集上进行了定性和定量研究，以评估所提出方法的性能。实验结果表明，基于APRADF的融合在主观和客观分析方面均优于当前最先进的算法。
Keyword:
Multi-focus image fusion
Adaptive patch rendering anisotropic diffusion filter
Image decomposition
Base layer
Detail layer
Image fusion quality metrics
期刊
IF:
3.9
论文数:
27.9W
被引数:
83.5W
机构
引用论文
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