【图像融合】基于matlab DSIFT多聚焦图像融合【含Matlab源码 2224期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理（进阶版）
路径规划（Matlab）
神经网络预测与分类（Matlab）
优化求解（Matlab）
语音处理（Matlab）
信号处理（Matlab）
车间调度（Matlab）

⛄一、SIFT配准简介

1 算法概述
在实时系统中，算法的输入为相机数据流，当前输入的图像与上一张相似度很高时应不参与融合，由于在体视显微镜下序列图像存在较大程度的偏移，所以融合前还需要进行图像配准，配准完成后再进行图像融合。算法流程图如图1所示。

图1 算法流程图

2 算法细节
2.1 图像配准
针对图像配准有基于灰度模板和特征点的算法。基于灰度模板的算法主要通过灰度匹配，使用误差函数来判断匹配程度；基于特征点的方法有SIFT,SURF和ORB等，此类方法基本思想是：首先找出图像中稳定的关键点，根据特征点给它一个向量用于描述，然后通过这个描述进行特征点的匹配，估计出图像的变换矩阵。然而，在显微图像融合的应用场景中有如下两个特殊之处：

1. 由于光源是稳定的，视角是固定的，不会有透视变换和旋转，只会有位移以及光圈弥散，即视觉上的轻微放大。大量实验表明光圈引起的放大不会对图像有显著影响。

2. 由于聚焦的变化，特征点检测也会有较大的变化，假设有两幅图像，第1幅图像左半边比较清晰，右半边比较模糊，第2幅图像则相反，左半边比较模糊，右半边比较清晰，这时候在进行图像配准时，用基于特征点的方法会发现第1幅图像找出来的特征点集中在左边，而第2幅图像特征点集中在右边，此时特征点匹配会比较困难。同时，由于基于特征点的方法可以应对相机各种类型的变换，如平移、缩放、旋转和透视等，所有的这些参数组合进算法中，使得算法的复杂度提高，计算量巨大，不太适用于实时应用程序。因此，笔者采用了基于多级下采样与最大相关性方法，由粗到精进行匹配，大大减少了计算复杂度。

2.2 聚焦度量
对于多焦图像融合，需要先对图像进行聚焦度量，再对聚焦区域进行分割和图像融合。因此，选择合适的聚焦度量方法对后续过程至关重要。笔者分析了几种典型的度量方法：EOG,EOL,SF和SML。

EOG的计算式为

SML的计算式为

4 种聚焦度量方法只有SML在计算完每个像素点的锐度之后进一步考虑了邻域内的锐度信息，因此使用SML可以获得更好的融合结果。如图2所示，除SML外，其他方法的融合均出现了不同程度的白色伪影，并且采用SML方法能保留更多的细节。因此，笔者采用SML作为聚焦度量方法，并使用积分图像进行优化。

⛄二、部分源代码

clc
a=imread(‘5left.jpg’);
b=imread(‘5right.jpg’);
c=DSIFT_Fusion(a,b,48,8,1);
figure();
imshow©;

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]郑河荣,韩良伟,徐文迪,王文华.实时多聚焦显微图像融合算法[J].浙江工业大学学报. 2022,50(01)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
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

3 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

4 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

5 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

6 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

7 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

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合