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为有效融合多聚焦的可见光图像,提出一种基于结构相似度与区域能量的Curvelet域多聚焦图像融合方法.该方法首先对待融合图像进行Curvelet分解,得到图像的低频系数和高频系数,对低频部分采用加权平均法,高频部分则根据结构相似度与区域能量两个因素来确定,最后通过Curvelet逆变换重构融合图像.实验结果表明,该方法不仅能够自适应的对多聚焦图像进行有效融合,而且其融合图像的信息熵、标准差和清晰度等指标均优于主成分分析法、拉普拉斯金字塔法及小波变换法等常见的多种融合方法.