摘要：目前的多聚焦图像融合方法对于融合模型的建立主要依赖于经验，其参数配置存在主观性．提出了一种基于IMOPSO算法的多目标多聚焦图像融合方法，简化了多聚焦图像融合模型，克服了参数配置对经验的依赖性．首先给出了多聚焦图像融合有效的评价指标，然后构造了统一的小波域多聚焦图像融合模型，最后以模型参数作为决策变量，采用IMOPSO算法进行多目标优化搜索．IMOPSO算法不但引入变异算子以避免早熟，而且引入拥挤算子，使Pareto优解尽可能均匀分布于Pareto前端，并采用一种新的自适应惯性权重提高寻优能力．实验结果表明，IMOPSO算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力，同时基于该算法的融合方法也实现了Pareto最优多聚焦图像融合．

关键词：多聚焦图像融合 多目标优化 多目标粒子群算法 离散小波变换 

单位：国防科技大学机电工程与自动化学院; 湖南长沙410073