多聚焦图像融合的源代码

资 源 简 介

多聚焦图像融合的源代码

详 情 说 明

多聚焦图像融合技术是一种将多张不同焦距的图像合成一张全清晰图像的方法。在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用，尤其适用于显微成像、医学影像和摄影后期处理等场景。

核心实现通常包含以下几个关键模块：

图像预处理部分负责处理输入的源图像，包括对齐、去噪等操作。多聚焦图像融合的前提是保证输入的图像序列具有完全一致的场景内容，只有焦距差异。

融合算法部分是该技术的核心，常见方法包括基于金字塔分解的融合（如拉普拉斯金字塔、小波变换）、基于稀疏表示的融合以及近年流行的深度学习方法。算法通过分析每张图像的清晰区域，选取最清晰的像素或特征进行组合。

评价指标模块用于客观评估融合效果，通常包含以下几类指标：信息熵（反映图像信息量）、空间频率（衡量清晰度）、结构相似性（SSIM）等。这些指标从不同角度量化了融合图像的质量。

实现时需要注意的细节包括：内存优化（处理高分辨率图像时）、并行计算加速（特别是金字塔算法）以及边缘过渡的自然平滑处理。现代实现常使用OpenCV、NumPy等库进行矩阵运算优化。