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Multi-focus image fusion based on non-subsampled shearlet transform

机译：基于非下采样Sleaklet变换的多焦点图像融合

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摘要

In this study, a new multi-focus image fusion algorithm based on the non-subsampled shearlet transform (NSST) is presented. First, an initial fused image is acquired by using a conventional multi-resolution image fusion method. The pixels of those source multi-focus images, which have smaller square error with the corresponding pixels of the initial fused image, are considered in the focused regions. Based on this principle, the focused regions are determined, and the morphological opening and closing are employed for post-processing. Then the focused regions and the focused border regions in each source image are identified and used to guide the fusion process in NSST domain. Finally, the fused image is obtained using the inverse NSST. Experimental results show that this proposed method can not only extract more important detailed information from source images, but also avoid the introduction of artificial information effectively. It significantly outperforms the discrete wavelet transform (DWT)-based fusion method, the non-subsampled contourlet-transformbased fusion method and the NSST-based fusion method (see Miao et al. 2011) in terms of both visual quality and objective evaluation.
机译：在这项研究中，提出了一种新的基于非下采样的小波变换（NSST）的多焦点图像融合算法。首先，通过使用常规的多分辨率图像融合方法来获取初始融合图像。在聚焦区域中考虑与原始融合图像的相应像素具有较小平方误差的那些源多聚焦图像的像素。基于此原理，确定了聚焦区域，并采用形态学上的开闭进行后处理。然后，识别每个源图像中的聚焦区域和聚焦边界区域，并将其用于指导NSST域中的融合过程。最后，使用反NSST获得融合图像。实验结果表明，该方法不仅可以从源图像中提取更重要的详细信息，而且可以有效地避免引入人工信息。在视觉质量和客观评估方面，它明显优于基于离散小波变换（DWT）的融合方法，基于非下采样轮廓波变换的融合方法和基于NSST的融合方法（Miao et al。2011）。

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    《Image Processing, IET》 |2013年第6期|633-639|共7页
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