DSIFT图像融合算法

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DSIFT图像融合算法

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DSIFT图像融合算法解析

多聚焦图像融合技术是图像处理领域的重要分支，旨在解决光学镜头景深限制导致的成像问题。由于相机无法同时捕捉场景中所有距离物体的清晰图像，通常需要通过对不同焦点位置分别成像，再将这些多聚焦源图像融合成全场景清晰的合成图像。

基于DSIFT（Dense Scale-Invariant Feature Transform）的融合算法采用密集采样策略，相比传统SIFT能提取更丰富的局部特征。算法核心流程分为三步：首先对配准后的源图像进行DSIFT特征提取，获取关键点描述符；然后通过特征对比分析确定各区域的清晰度权重；最后采用加权融合策略整合多幅图像的优势区域。

该方法的优势在于密集特征点能更好保留细节信息，同时SIFT的尺度不变性可适应不同焦距的源图像。需要注意的是，算法效果依赖于精准的图像配准，且计算复杂度较高，适合对融合质量要求严格的场景。