La fusión de imágenes multifoco es un proceso que integra una secuencia de imágenes parcialmente enfocadas en una imagen fusionada que está enfocada en todas partes, con múltiples métodos propuestos en las últimas décadas. La transformada de ondícula compleja de doble árbol (DTCWT) es uno de los más precisos y elimina dos defectos principales causados por la transformada de ondícula discreta (DWT). Posteriormente se propuso la DTCWT Q-shift para simplificar la construcción de filtros en la DTCWT, produciendo mejores efectos de fusión. En este trabajo se presenta una estrategia diferente de fusión de imágenes basada en la DTCWT Q-shift. De acuerdo con la estrategia, en primer lugar, cada imagen se descompone en coeficientes de baja y alta frecuencia, que son, respectivamente, fusionados mediante el uso de diferentes reglas, y luego varias reglas de fusión se combinan de forma innovadora en Q-shift DTCWT, como la Variante de Vecindad de Máxima Selectividad (NVMS) y la Suma Laplaciana Modificada (SML). Por último, los coeficientes fusionados pueden extraerse correctamente de las imágenes de origen y reconstruirse para producir una imagen totalmente enfocada. Esta estrategia se verifica visual y cuantitativamente con varios métodos de fusión existentes a partir de multitud de experimentos y arroja buenos resultados tanto en imágenes estándar como en imágenes microscópicas. Por lo tanto, podemos llegar a la conclusión de que la regla de NVMS es mejor que otras después de Q-shift DTCWT.
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