基于无监督深度学习的多聚焦图像融合

摘要：

摄像机镜头受景深限制,不能同时聚焦距离差别较大的不同物体,导致单次曝光的图像聚焦处图像清晰,未聚焦处图像模糊.为了将多幅不同聚焦情况的图像融合成为一幅全清晰图像,文章提出了一种基于自编码器的无监督卷积神经网络,网络以融合图像与输入图像的结构相似度为目标,增加局部信息加权值,以融合后图像能最大程度地获取原始图像中的有效信息构建损失函数,最终训练网络进行图像融合.该方法在公共基准数据集上取得了较好的表现,与多种方法相比,融合结果的客观指标与主观感受均有明显的提高.

关键词：深度学习、多聚焦图像融合、无监督训练

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省高校自科面上项目;江苏省高校自科面上项目;常州市应用基础研究计划

在线出版日期：2022-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：24-29