Для решения проблем размытия краев и появления артефактов в традиционных алгоритмах слияния многофокусных изображений предложен алгоритм слияния многофокусных изображений, объединяющий улучшенную энергию Лапласа и (SML) с дифференциальным изображением. Сначала для извлечения фокусных признаков исходных изображений проводится измерение степени фокусировки с помощью SML и фильтрации разностей, после чего с помощью направленной фильтрации получают больше деталей; затем с использованием правила максимального значения пикселя формируется первоначальная карта решения слияния, после чего удаляются мелкие области для устранения шума, вызванного сходством фокусных и не фокусных областей, и проводится обработка несоответствий карты решения для получения более точных фокусных областей; наконец, по правилу взвешенного среднего для каждого пикселя получается итоговое слиянное изображение. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм превосходит сравнительные алгоритмы как по субъективному визуальному эффекту, так и по объективным оценочным показателям. Взаимная информация, взаимная информация особенностей и градиентные характеристики изображения на цветных изображениях повысились на 0.17%, 0.38% и 0.11% соответственно, а на градационных изображениях – на 0.7%, 0.69% и 0.33%. При этом среднее время выполнения составляет менее 0.5 секунд, что свидетельствует о высокой вычислительной эффективности. Кроме того, алгоритм хорошо сохраняет целостность информации исходных изображений, а границы слиянных изображений чёткие и без артефактов.

слияние многофокусных изображений; улучшенная энергия Лапласа; дифференциальное изображение; обнаружение фокусных областей