전통적인 다중 초점 이미지 융합 알고리즘에서 융합된 가장자리의 흐림 및 인공물 문제를 해결하기 위해, 개선된 라플라스 에너지와 (SML), 차분 이미지를 결합한 다중 초점 이미지 융합 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 원본 이미지의 초점 특성 정보를 추출하기 위해 각각 SML과 필터 차분을 통해 초점도를 측정하고, 그 후 가이드 필터를 사용하여 더 많은 세부 특성을 얻었다; 이어서 픽셀 최대값 규칙을 이용해 초기 융합 결정 지도를 생성하고, 초점 영역과 비초점 영역 간 유사성으로 인한 잡음을 제거하기 위해 작은 영역을 제거하며, 융합 결정 지도에 불일치 처리를 하여 보다 정확한 초점 영역을 획득하였다; 마지막으로, 픽셀별 가중 평균 규칙에 따라 융합 이미지를 얻었다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 주관적 시각적 효과와 객관적 평가 지표 모두에서 비교 알고리즘보다 우수하며, 상호 정보, 특징 상호 정보, 이미지 그래디언트 특징이 컬러 이미지에서 각각 0.17%, 0.38%, 0.11% 향상되었고, 그레이스케일 이미지에서는 각각 0.7%, 0.69%, 0.33% 향상되었으며 평균 실행 시간은 0.5초 미만으로 계산 효율이 높았다. 또한, 본 알고리즘은 원본 이미지 정보의 완전성을 잘 보존하며 융합 이미지의 가장자리가 선명하고 인공물이 없다.

다중 초점 이미지 융합; 개선된 라플라스 에너지; 차분 이미지; 초점 영역 검출