视觉是人类获取信息的重要方式,而图像也是视觉信息的一种。为了满足人们对图像的各种需求,双摄像头手机已经成为了各个手机厂商的开发重点。根据需求的不同,双摄像头也提供了多种组合,如黑白摄像头、双彩色摄像头、广角与长焦摄像头等等。摄像头的功能不同,拍摄出的图片也会存在一定的差异,通过多源图像融合方法,可以将拍摄的同一场景下的多组图片进行融合,得到一幅视觉效果更佳的融合图像。这是多源图像融合方法在生活中的一个重要应用。对于数码图像来说,固定条件下拍得的图片往往难以反映出场景的全部信息。受到景深的限制,只有距离相机特定距离的物体会被聚焦并清晰地捕捉到,而位于聚焦平面之前或之后的物体都会被散焦或模糊。为了获得某一场景下的全部信息,一种有效的方法就是使用多焦距图像融合技术,即使用不同焦距的成像设备得到各个深度范围物体的多组聚焦图片,剔除冗余信息,找到互补信息,并最终将这组照片融合为一幅处处清晰的图像。本文先是介绍了多焦距图像融合的概念,然后对基于变换域的融合方法步骤做了一个简单的总结,之后对文中用到的双树复小波变换(DTCWT)、泊松图像处理及稠密尺度不变特征变换(SIFT)描述子等方法的理论进行了简单的介绍。接着,针对双树复小波变换分解后的图像高频子带信息为复数这一特点,提出了适合的稠密SIFT描述子融合方法,实现了多焦距图像融合。随后介绍了在多焦距图像融合方法中常用的评价方法。通过与多个经典的变换域融合方法和同样使用了稠密SIFT描述子的融合方法进行比较,在视觉效果和融合评价指标两个方面验证了本文提出的融合算法的可行性。针对提出的方法中,时间开销较大且受内存限制等问题,分析并引入了一种新的低频子带处理方法,即像素级可视度方法。之后重新设计了融合规则,并进行了对比实验。实验结果表明,改进后的算法在视觉效果上有所提升,在融合指标方面,保持了原有算法较好的指标外,其他的指标效果也有所提升。同时解决了内存受限这一问题,对于较大的灰色图像和彩色图像,也能实现较好的融合效果。