Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thuật toán ghép ảnh đa tiêu cự đa sắc chất lượng cao dựa trên lọc trong miền tần số và tổng hợp trong miền không gian
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một thuật toán ghép ảnh đa tiêu cự đa sắc mới dựa trên lọc trong miền tần số sử dụng biến đổi Fourier nhanh (FFT) và tổng hợp trong miền không gian (FFDSSD). Trước tiên, các ảnh đa tiêu cự gốc được chuyển đổi thành dữ liệu tần số của chúng bằng FFT để xác định độ rõ ràng một cách dễ dàng và chính xác. Sau đó, một bộ lọc thông thấp Gaussian được sử dụng để lọc thông tin tần số cao tương ứng với các điểm nổi bật trong ảnh. Sau khi thực hiện biến đổi Fourier ngược, các ảnh đã lọc được thu nhận. Sự sai lệch giữa các ảnh đã lọc và ảnh gốc, đại diện cho độ rõ ràng của ảnh, được sử dụng để chọn các pixel từ các ảnh đa tiêu cự nhằm tái tạo một ảnh có tiêu cự hoàn toàn. Các thao tác này trong miền không gian bảo tồn thông tin gốc càng nhiều càng tốt và tương đối không nhạy cảm với các kịch bản ghi chép sai so với các phương pháp miền biến đổi. Nhiễu đa sắc được xem xét một cách hiệu quả và thành công trong khi thông tin trong các kênh sắc thái khác nhau được bảo tồn. Một ảnh vi mô ghép tự nhiên và đẹp mắt cho đánh giá thị giác của con người được thu nhận trong một thí nghiệm chuyên biệt. Các kết quả thí nghiệm chỉ ra rằng thuật toán đề xuất có hiệu suất tốt trong các métrics chất lượng khách quan và hiệu quả thời gian.
Từ khóa
#thuật toán ghép ảnh #đa tiêu cự #lọc miền tần số #tổng hợp miền không gian #biến đổi Fourier nhanh #chất lượng ảnhTài liệu tham khảo
Burt, P., Andelson, E.H., 1983. The Laplacian pyramid as a compact image code. IEEE Trans. Commun., 31(4):532–540. [doi:10.1109/TCOM.1983.1095851]
Burt, P., Hanna, K., Lolczynski, R., 1993. Enhanced Image Capture through Fusion. Proc. 4th Int. Conf. on Computer Vision, p.173–182. [doi:10.1109/ICCV.1993.378222]
De, I., Chanda, B., 2006. A simple and efficient algorithm for multifocus image fusion using morphological wavelets. Signal Process., 86(5):924–936. [doi:10.1016/j.sigpro.2005.06.015]
Eskicioglu, A., Fisher, P., 1995. Image quality measures and their performance. IEEE Trans. Commun., 43(12):2959–2965. [doi:10.1109/26.477498]
Forster, B., van de Ville, D., Berent, J., Sage, D., Unser, M., 2004. Complex wavelets for extended depth-of-field: a new method for the fusion of multichannel microscopy images. Microsc. Res. Techn., 65(1–2):33–42. [doi:10.1002/jemt.20092]
Gabarda, S., Cristóbal, G., 2005. On the use of a joint spatial-frequency representation for the fusion of multi-focus images. Pattern Recogn. Lett., 26(16):2572–2578. [doi:10.1016/j.patrec.2005.06.003]
Helmy, A.E., Sam, K., 2003. A computationally efficient algorithm for multifocus image reconstruction. SPIE, 5017:332–341. [doi:10.1117/12.476754]
Huang, W., Jing, Z., 2007. Multi-focus image fusion using pulse coupled neural network. Pattern Recogn. Lett., 28(9):1123–1132. [doi:10.1016/j.patrec.2007.01.013]
Li, H., Manjunath, B., Mitra, S., 1995. Multi-sensor image fusion using the wavelet transform. Graph. Models Image Process., 57(3):235–245. [doi:10.1006/gmip.1995.1022]
Li, S., James, T.K., Wang, Y., 2001. Combination of images with diverse focuses using the spatial frequency. Inf. Fus., 2(3):169–176. [doi:10.1016/S1566-2535(01)00038-0]
Liu, Q., Zhao, T., Zhang, W., Yu, F., 2008. Image restoration based on generalized minimal residual methods with antireflective boundary conditions in a wavefront coding system. Opt. Eng., 47(12):127005. [doi:10.1117/1.3050348]
Matsopoulos, G., Marshall, S., Brunt, J., 1994. Multiresolution morphological fusion of MR and CT images of the human brain. IEE Proc.-Vis. Image Signal Process., 141(3): 137–142. [doi:10.1049/ip-vis:19941184]
Oliver, R., 1996. Pixel-Level Fusion of Image Sequences Using Wavelet Frames. Proc. 16th Leeds Applied Research Workshop, p.149–154.
Pajares, G., Cruz, J., 2004. A wavelet-based image fusion tutorial. Pattern Recogn., 37(9):1855–1872. [doi:10.1016/j.patcog.2004.03.010]
Rajagopalan, A.N., Chaudhuri, S., 1997. Space-variant approaches to recovery of depth from defocused images. Comput. Vis. Image Underst., 68(3):309–329. [doi:10.1006/cviu.1997.0534]
Sroubek, F., Gabarda, S., Redondo, R., Fischer, S., Cristobal, G., 2005. Multifocus fusion with oriented windows. SPIE, 5839:264–273. [doi:10.1117/12.608399]
Toet, A., Valeton, J., van Ruyven, L., 1989. Merging thermal and visual images by a contrast pyramid. Opt. Eng., 28(7):789–792. [doi:10.1117/12.55479]
Yang, X., Yang, W., Pei, J., 2000. Different Focus Points Images Fusion Based on Wavelet Decomposition. Proc. 3rd Int. Conf. on Information Fusion, MOD3/3-8.
Zhao, H., Li, Q., Feng, H., 2008. Multi-focus color image fusion in the HIS space using the sum-modified-Laplacian and a coarse edge map. Image Vis. Comput., 26(9):1285–1295. [doi:10.1016/j.imavis.2008.03.007]