《Multi-focus Noisy Image Fusion using Low-Rank Representation》的阅读

多聚焦噪声图像的融合

首先利用小波函数将图片分解成2层，然后使用空间频率和选择最大策略去融合低频系数（因为低频系数反应原图的非细节信息），使用低秩矩阵、核范数和选择最大策略去融合高频系数（因为高频系数包含更多的细节信息）。最后两种结果经过逆的小波变换得到融合图像。

不精确的拉格朗日乘子

一张图像，先左右聚焦变成2张，左聚焦图像经过高斯噪声（0.0005、0,001、0.005、0.01）、椒盐噪声（0.01、0.02）、泊松噪声。一张图像下来总共得到两组14张图片。

确定lambda，转化成SSIM和lambda的函数（参数是噪声），求函数的极值点。（将问题转化成函数）