本发明公开了一种基于感知哈希算法的图像融合方法，属于图像处理技术领域。该方法首先将待融合的两幅彩色图像转换为灰度图像，然后对两幅灰度图像进行子块划分，得到一系列子图像，接下来计算子图像的聚焦测度。利用感知哈希算法计算每一对子图像的“指纹”，并计算每一对子图像的“指纹”的匹配程度。最后根据子图像指纹相似度的不同，采取不同的融合策略进行图像融合。本发明采用感知哈希算法计算子图像相似度，充分考虑了图像不同区域的聚焦程度，有助于准确匹配融合图像的低聚焦区域与高聚焦区域，降低了其他融合方法存在的图像扭曲与失真等问题，充分保留了彩色图像原有的细节信息，提高了融合图像的质量。

本发明公开了一种彩色图像数字水印实现方法，属于图像处理技术领域。该方法首先将待加密彩色图像用双四元数进行表示，再使用双四元数分析滤波器组进行处理，得到该彩色图像的粗尺度和细尺度系数矩阵；同时，将数字水印图像进行Arnold置乱处理并转换为一维水印序列；然后选择水印嵌入位置并将水印信息嵌入，再使用双四元数综合滤波器组处理嵌入水印的系数并得到冗余结构的双四元数矩阵；最后，从该矩阵恢复出嵌入水印的彩色图像。本方法在频域进行水印嵌入，在整个处理过程中始终将彩色图像的三个颜色分量作为一个整体来处理，有效地克服了彩色图像数字水印方法的颜色失真问题，另外，本发明的算法复杂度低，适合于推广使用。

本发明公开了一种基于中频滤波的图像聚焦测度实现方法，属于被动成像技术领域。该方法首先对图像进行傅里叶变换，得到频域系数，然后构造带通滤波器并对图像进行带通滤波。其次，对带通滤波后的图像进行分块处理并计算每一幅子图像像素灰度值的方差，并将其作为该子图像的清晰度信息。最后，求出所有子图像清晰度信息的均值，并把该均值作为整幅图像的聚焦测度值。本发明采用中频滤波和图像分块的方式来提取图像细节信息，具有原理简单、计算复杂度低的优点，同时通过上述步骤的实施，降低了噪声对图像细节信息的干扰，尤其在低对比度成像条件下的噪声鲁棒性强。本方法适合于相机的(56)对比文件卢东兴，莫家庆.边缘特征的光学图像清晰度判定与分析.激光杂志.2016,第37卷(第7期),全文.Swati Dewangan,et.al.ImageSmoothening and Sharpening usingFrequency Domain FilteringTechnique.ResearchGate.2017,第5卷(第4期),全文.Liqiang Guo,Lian Liu,HaijiangSun.Focus Measure Based on the ImageMoments.International Conference onMechatronics and Automation.2018,1151-1156.王岑，黄顺吉.快速多项式变换（FPT）算法计算二维离散傅里叶变换（DFT）的一种新的改进方法《.信号处理》.1990,

本发明公开了一种基于二阶矩函数的图像聚焦测度实现方法，属于信息处理技术领域。该方法首先对图像进行预处理，然后对处理后的图像进行分块并计算每一幅子图像的矩函数。再选取每一幅子图像的低阶矩函数来构造图像的清晰度信息。最后求所有子图像清晰度信息所构成集合的方差，并把该方差值作为整幅图像的聚焦测度值。本发明在对图像进行分块处理的基础上，采用矩函数来构造图像的细节信息，具有原理简单、计算复杂度低的优点，同时通过上述步骤的实施，很大程度上降低了噪声对图像细节信息的干扰，使得本方法所得到的聚焦测度有较高的噪声鲁棒性，适合于相机的被动成像系统，尤其是低对比度成像条件下的抗噪声能力较强，适合于推广使用。

本发明公开了一种基于分块PCA的图像聚焦测度实现方法，属于信息处理技术领域。该方法首先对图像进行预处理，然后将处理后的图像进行分块并对每一幅子图像进行PCA计算，得到相应子图像的主成分向量对应的特征值。再通过所述特征值来构造子图像的清晰度。最后求出所有子图像清晰度所构成集合的方差，并把该方差值作为整幅图像的聚焦测度。本发明采用图像分块和PCA来提取图像细节信息，具有原理简单、计算复杂度低的优点，同时通过上述步骤的实施，降低了噪声对图像细节信息的干扰，尤其在低对比度成像条件下的噪声鲁棒性强。本方法适合于相机的被动成像系统，具有较高的推广使用价值。

本发明公开了一种基于局部相位特征的图像聚焦测度实现方法，属于信息处理技术领域。该方法首先对图像进行预处理，然后对处理后的图像进行分块并计算每一幅子图像的傅里叶变换，得到相应子图像的频域系数。再选取每一幅子图像的频域系数来构造相位信息并通过相位信息构造图像的清晰度信息。最后求所有子图像清晰度信息所构成集合的方差，并把该方差值作为整幅图像的聚焦测度。本发明在对图像进行分块处理的基础上，通过相位信息的计算来构造图像细节信息，具有原理简单、计算复杂度低的优点，同时通过上述步骤的实施，降低了噪声对图像细节信息的干扰，尤其在低对比度成像条件下的噪声鲁棒性强。本方法适合于相机的被动成像系统，便于推广使用。

本发明公开了一种基于局部边缘检测的图像聚焦测度实现方法，属于信息处理技术领域。该方法首先对图像进行高斯滤波，然后将滤波后的图像进行分块并对每一幅子图像进行基于矩函数的边缘检测，得到相应子图像的边缘图像。再通过边缘图像来构造子图像的清晰度。最后求出所有子图像清晰度所构成集合的方差，并把该方差值作为整幅图像的聚焦测度。本发明在高斯滤波和图像分块的基础上，采用基于矩函数的边缘检测来提取图像细节信息，具有原理简单、计算复杂度低的优点，通过上述步骤的实施，降低了噪声对图像细节信息的干扰，尤其在低对比度成像条件下的噪声鲁棒性强。本方法适合于相机的被动成像系统，具有较高的推广使用价值。

本发明公开了一种基于局部直方图的聚焦测度实现方法，属于图像处理技术领域。该方法首先对图像进行高斯滤波，然后将滤波后的图像进行分块并计算每一幅子图像的直方图。再通过将直方图累加求和来构造子图像的清晰度。最后求出所有子图像清晰度所构成集合的方差，并把该方差值作为整幅图像的聚焦测度。本发明在高斯滤波和图像分块的基础上，采用计算局部直方图的方式提取图像细节信息，具有原理简单、计算复杂度低的优点，同时通过上述步骤的实施，降低了噪声对图像细节信息的干扰，尤其在低对比度成像条件下的噪声鲁棒性强。本方法适合于相机的被动成像系统，具有较高的推广使用价值。

本发明公开了一种基于对偶树‑复四元数小波的图像边缘提取方法，属于图像处理技术领域。该方法主要解决了现有技术在提取彩色图像边缘时，没有考虑彩色像素的高度相关性、计算复杂度高、方向分辨率低和易受噪声干扰的问题。本发明的步骤为：图像预处理、复四元数分析滤波器组处理、系数模值计算、非极大值抑制、弱边缘去除、复四元数综合滤波器组处理和边缘图像输出。本发明使用对偶树‑复四元数小波变换和非极大值抑制算法进行彩色图像边缘提取，该方法与传统边缘检测算子和小波变换方法相比，边缘提取更加完整，定位精度更高，降低了边缘提取过程中的噪声敏感性，提高了边缘的清晰度、连续性、准确性，增加了边缘提取算法的适用性与稳定性。

本发明公开了一种基于复四元数小波的图像降噪方法，属于图像处理技术领域。该方法给出了复四元数小波变换和逆变换的定义，并给出了相应的离散化方法，针对彩色图像降噪过程中出现的颜色失真问题给出了一个可行方案。本发明的步骤为：用复四元数表征噪声图像、复四元数小波变换处理、量化阈值降噪、复四元数小波逆变换处理和采用加权平均进行图像复原。本发明使用复四元数小波变换和逆变换对图像进行子带分解与重构，有效地表征了图像中的细节信息和颜色信息，该方法在整个实施过程中始终将彩色图像的三个颜色分量作为一个整体来处理，解决了图像降噪过程中出现的色彩失真问题，提高了降噪质量，可广泛应用于图像和信号处理等领域。