椭圆方向窗与新轮廓波应用于多聚焦融合算法研究

针对光学显微镜景深扩展中的多聚焦图像融合问题,提出了一种基于方向特性的新轮廓波域多聚焦图像融合算法。该算法首先对图像进行新轮廓波变换(New Contourlet Transform with Sharp Frequency Localization,NCT-SFL),分解得到不同尺度、不同方向的高低频系数,低频系数融合使用算术平均法,高频系数融合分为两步:先采用改进拉普拉斯能量和(Sum Modified Laplacian,SML) 提取特征值;然后定义新的与方向分解一一对应的椭圆方向窗,在确定的椭圆窗参数下,对提取的特征值进行累加并以此为依据对高频系数进行融合,最后通过反新轮廓波变换得到融合图像。在实验部分用定义的新的客观评价指标互结构信息(Mutual Structural Information,MSI)对融合算法进行了评价,结果表明:对多聚焦图像本文所提方法比新轮廓波域方形窗算法MSI提高了2.94%,比Contourlet域方形窗与椭圆窗算法MSI分别提高了10.44%和8.56%。说明本文方法能提取源图像中更多的清晰信息到融合图像,是一种有效的景深扩展手段。