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多聚焦图像融合技术的目的是生成一幅全聚焦图像.所谓全聚焦图像,就是将不同源图像的清晰区域集成到一幅单一的图像中.传统的图像融合方法通常存在块伪影、人造边、晕轮效果、振铃效果以及对比度下降等问题.对此,本文提出了一种利用拉普拉斯能量和CNN的多聚焦图像融合方法.使用拉普拉斯能量算子可以有效的提取源图像的聚焦信息,而训练后的卷积神经网络模型从聚焦信息图中提取的聚焦特征可以有效的进行聚焦子块和离焦子块的区分.训练后的卷积神经网络模型不仅具有很好的提取活跃窗口相对聚焦度的能力,而且可以获得精确的分割边界.在