【图像融合】基于DCT域实现多焦点图像融合含Matlab源码

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在诸如无线视觉传感器网络（wireless visual sensor networks, WVSN）中，多个空间位置相邻的传感摄像头监测同一场景时将获得多幅图像或多个视频序列，但这些图像和视频数据往往存在大量重叠和冗余. 另外，由于传感摄像头聚焦的范围有限，通常难以使场景中所有对象均清晰地成像. 因此，将多个传感摄像头拍摄的图像/视频进行数据融合，不仅能够产生清晰的图像/视频，而且能够消除数据之间的冗余，提高信息的利用率，为图像/视频数据后期处理奠定基础. 这种被称为多聚焦图像融合技术[1-5]已在医学成像、目标识别、卫星遥感、气象预测和交通等领域获得应用.

目前，绝大部分图像和视频内容经过 JPEG、MPEG-X 和 H.26L 等图像和视频压缩标准进行编码后，以码流的形式进行存储和传输. 这些图像和视频编码标准主要采用离散余弦变换（discrete cosine transform, DCT）技术，在 DCT 域进行量化和编码操作. 如果采用非 DCT域的融合算法对压缩图像进行融合处理，必然涉及图像的解码、融合以及再编码 3 个过程，计算复杂度较高，消耗和占用终端的资源较多. 之前大部分多聚焦图像融合算法主要集中在像素域[1-2]、小波域[3]、剪切波域[4]以及轮廓波域[5]，它们难以在实时要求较高的场合以及资源受限的无线终端上应用. 为了解决上述问题，文献 [6-9] 考虑在 DCT 域上实现图像融合，其过程不需要进行图像的完全解码和再编码，不仅能大大降低处理的复杂度，减少终端资源的消耗，而且可以借助 DCT 域的特性获得更好的融合效果.

现有的基于 DCT 域的多聚焦图像融合算法可粗略地分为两类：基于系数的融合[7]以及基于块的融合[6,8-9]. 第 1 类融合算法选择 DCT 系数作为图像的融合单位，其典型的

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