Pour résoudre les problèmes de flou des contours et d'artefacts dans les algorithmes traditionnels de fusion d'images multi-focus, une méthode de fusion d'images multi-focus combinant une énergie de Laplace améliorée et (SML) avec une image de différence est proposée. Tout d'abord, afin d'extraire les caractéristiques de mise au point des images sources, la mesure de la mise au point est effectuée respectivement via SML et la différence filtrée, puis un filtrage guidé est utilisé pour obtenir plus de détails ; ensuite, une carte de décision de fusion initiale est générée en utilisant la règle de la valeur maximale des pixels, suivie d'une suppression des petites régions pour éliminer le bruit causé par la similarité entre les régions focales et hors foyer, et le traitement des incohérences de la carte de décision de fusion pour obtenir des régions focales plus précises ; enfin, la règle de la moyenne pondérée pixel par pixel est utilisée pour obtenir l'image fusionnée. Les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme proposé surpasse les algorithmes comparés tant en termes d'effets visuels subjectifs qu'en indicateurs d'évaluation objectifs. L'information mutuelle, l'information mutuelle des caractéristiques et les caractéristiques du gradient d'image ont respectivement augmenté de 0,17 %, 0,38 % et 0,11 % pour les images couleur, et de 0,7 %, 0,69 % et 0,33 % pour les images en niveaux de gris, avec un temps d'exécution moyen inférieur à 0,5 s, démontrant une haute efficacité de calcul. De plus, cet algorithme préserve bien l'intégrité des informations de l'image source, avec des bords d'image fusionnée nets et sans artefacts.

fusion d'images multi-focus; énergie de Laplace améliorée; image de différence; détection des régions focales