【图像融合】基于多尺度交叉差分和聚焦检测MCDFD的多聚焦图像（IEEE2023）附matlab代码

???作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法?? ? ??神经网络预测?? ? ??雷达通信?? ? ?无线传感器?? ? ? ?电力系统

信号处理?? ? ? ? ? ? ?图像处理?? ? ? ? ? ? ??路径规划?? ? ??元胞自动机?? ? ? ?无人机

🔥 内容介绍

摘要

多聚焦图像融合旨在将不同焦点的图像融合成一张清晰的图像，在计算机视觉、医学成像、工业检测等领域具有广泛的应用。本文提出了一种基于多尺度交叉差分和聚焦检测的多聚焦图像融合方法，该方法可以有效地融合不同焦点的图像，并获得清晰的融合图像。

1. 多聚焦图像融合概述

多聚焦图像融合是指将不同焦点的图像融合成一张清晰的图像。多聚焦图像融合技术可以应用于计算机视觉、医学成像、工业检测等领域。

多聚焦图像融合方法有很多种，但大多数方法都是基于以下几个步骤：

1. 图像配准：将不同焦点的图像配准到同一个坐标系中。

2. 图像融合：将配准后的图像融合成一张清晰的图像。

3. 图像增强：对融合后的图像进行增强，以提高图像的质量。

2. 基于多尺度交叉差分和聚焦检测的多聚焦图像融合方法

本文提出的多聚焦图像融合方法基于多尺度交叉差分和聚焦检测。该方法首先将图像分解成多个尺度的子图像，然后计算子图像之间的交叉差分。交叉差分可以反映图像中不同区域的聚焦程度。接下来，该方法使用聚焦检测算法检测图像中聚焦的区域。最后，该方法将聚焦的区域融合成一张清晰的图像。?

📣 部分代码

function R = upsample(I,odd,filter)?% increase resolutionI = padarray(I,[1 1 0],'replicate'); % pad the image with a 1-pixel border% r = 2*size(I,1);% c = 2*size(I,2);r = 2*size(I,1);c = 2*size(I,2);?k = size(I,3);R = zeros(r,c,k);R(1:2:r, 1:2:c, :) = 4*I; % increase size 2 times; the padding is now 2 pixels wide% interpolate, convolve with separable filterR = imfilter(R,filter);     %horizontalR = imfilter(R,filter');    %vertical?% remove the border%R = R(3:r - 2 - odd(1), 3:c - 2 - odd(2), :);R = R(3:r - 2 - odd(1), 3:c - 2 - odd(2), :);?

?? 运行结果

3. 实验结果

本文使用了一组多聚焦图像来评估该方法的性能。实验结果表明，该方法可以有效地融合不同焦点的图像，并获得清晰的融合图像。

4. 结论

本文提出了一种基于多尺度交叉差分和聚焦检测的多聚焦图像融合方法。该方法可以有效地融合不同焦点的图像，并获得清晰的融合图像。该方法具有以下优点：

1. 该方法可以有效地融合不同焦点的图像，并获得清晰的融合图像。

2. 该方法具有较高的融合精度。

3. 该方法具有较快的融合速度。

🔗 参考文献

Xilai Li, Xiaosong Li, Xiaoqi Cheng, Mingyi Wang, Haishu Tan. MCDFD: Multi-focus image based on multiscale cross-difference and focus detection[J]. IEEE sensors journal.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁 ?关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇 ?私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合