多聚焦图像融合是一种解决光学成像系统对不同距离目标聚焦范围有限的问题的有效方法，可以有效提高图像信息的利用率，扩大系统工作范围，增强系统可靠性，更加准确的描述场景中的目标信息。目前，该技术广泛应用于医疗、安防、军事等领域。本书针对现有多聚焦图像像素级融合方法存在的不足，在空间域内对多聚焦图像像素级融合算法进行了深入研究。提出了基于交替引导滤波的多聚焦图像融合算法等创新观点，具有一定的理论创新价值和学术价值。

第1章 绪论
1.1 研究的背景和意义
1.2 多聚焦图像融合的分类
1.3 多聚焦图像像素级融合算法
1.4 聚焦区域检测
1.5 多聚焦图像融合质量评价
1.6 本书主要研究内容
1.7 本书的结构安排
参考文献
第2章 边缘保持滤波基本理论
2.1 引言
2.2 全局化图像滤波
2.3 局部图像滤波
2.4 边缘保持图像滤波方法性能比较
2.5 本章小结
参考文献
第3章 基于交替引导滤波的多聚焦图像融合算法
3.1 引言
3.2 交替引导滤波模型
3.3 基于交替引导滤波的多聚焦图像融合算法
3.4 实验结果与分析
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于二尺度分解和整体稀疏特征的图像融合算法
4.1 引言
4.2 梯度域引导滤波基本模型
4.3 鲁棒主成分分析分解模型
4.4 基于二尺度分解和整体稀疏特征的图像融合算法
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
参考文献
第5章 基滑迭代恢复滤波的多聚焦图像融合算法
5.1 引言
5.2 滑迭代恢复滤波模型
5.3 基滑迭代恢复滤波的多聚焦图像融合算法
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
参考文献
第6章 基于导向滤波的多聚焦图像融合算法
6.1 引言
6.2 导向滤波模型
6.3 基于导向滤波的融合算法
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
参考文献
第7章 基于动态引导滤波的多聚焦图像融合算法
7.1 引言
7.2 动态引导滤波模型
7.3 非负矩阵分解模型
7.4 基于动态引导滤波的融合算法
7.5 实验结果与分析
7.5 本章小结
参考文献
第8章 总结与展望
8.1 本书工作总结
8.2 本书创新之处
8.3 研究展望
附录