案例9 图像拼接与图像融合共54页文档
计算视觉——图像拼接融合
计算视觉——图像拼接融合⼀、全景图像拼接原理介绍1.1 背景介绍 图⽚的全景拼接如今已不再稀奇，现在的智能摄像机和⼿机摄像头基本都带有图⽚⾃动全景拼接的功能，但是⼀般都会要求拍摄者保持设备的平稳以及单⽅向的移动取景以实现较好的拼接结果。
这是因为拼接的图⽚之间必须要有相似的区域以保证拼接结果的准确性和完整性。
本⽂主要简单描述如何⽤ Python 和 OpenCV 库实现多张图⽚的⾃动拼合。
1.2 基本原理要实现两张图⽚的简单拼接，其实只需找出两张图⽚中相似的点 (⾄少四个，因为 homography 矩阵的计算需要⾄少四个点)，计算⼀张图⽚可以变换到另⼀张图⽚的变换矩阵 (homography 单应性矩阵)，⽤这个矩阵把那张图⽚变换后放到另⼀张图⽚相应的位置 ( 就是相当于把两张图⽚中定好的四个相似的点给重合在⼀起)。
如此，就可以实现简单的全景拼接。
当然，因为拼合之后图⽚会重叠在⼀起，所以需要重新计算图⽚重叠部分的像素值，否则结果会很难看。
下⾯是书上原图的全景拼接结果:⼆. 图像拼接介绍图像拼接在实际的应⽤场景很⼴，⼩到我们⼿机的全景图⽚，⼤到航天领域和地理图像领域，都会⽤到推向拼接，图像拼接的结果好坏会直接影响接下来⼯作的进⾏。
下⾯介绍⼀下图像拼接中常⽤的⽅法。
2.1 图像拼接步骤针对某个场景拍摄多张/序列图像计算第⼆张图⽚和第⼀张图⽚的变换关系将第⼆张图像叠加到第⼀张图像的坐标系中变换后的融合/合成如果是多图场景，重复上述步骤那么如何就散图像间的变换关系呢？⾸先提取两幅图像的特征点并⽣成描述⼦，对两张图像进⾏特征匹配，然后就可以计算图像的变换结构。
图像的变换结构有位移，旋转，尺度⼤⼩变换，仿射和透视。
2.2 图像拼接算法图像拼接⾸先进⾏特征点匹配，这⾥特征点匹配使⽤的是Sift特征检测。
由于图像是将三维景物显⽰在2D平⾯上，图像中的景物的三维信息丢失，所以拼接时经常会有“⿁影”的出现，例如下图：三.APAP算法APAP算法全称As-Projective-As-Possible Image Stitching，也是图像拼接算法的⼀种。
利用Photoshop进行图片融合的技巧
利用Photoshop进行图片融合的技巧简介：Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，通过其各种工具和特效，可以实现多种创意和编辑效果。
其中之一就是图片融合，即将不同的图片合成为一个自然流畅的整体。
本文将介绍利用Photoshop进行图片融合的技巧，帮助您轻松实现想象中的效果。
步骤：1. 收集素材- 在进行图片融合之前，需要收集好合适的素材。
这些素材可以是数码相机拍摄的照片、网络上的图片，或是自己绘制的元素。
确保素材的色调、光照和透视角度相似，以便融合时不出现明显的不协调。
2. 打开Photoshop并创建新项目- 启动Photoshop软件后，点击“文件”>“新建”创建一个新项目。
根据需要设置项目的尺寸、分辨率和色彩模式，并点击“确定”。
3. 导入待融合的图片- 将要融合的图片拖放到新项目的画布中，或者通过点击“文件”>“导入”>“打开”来导入。
确保图片层与画布大小相匹配。
4. 调整图层位置和大小- 对每个图层进行位置和大小的调整，使得它们能够自然地融合在一起。
如果需要缩放图片，可使用快捷键Ctrl+T（Win）/ Cmd+T（Mac）来打开自由变换工具。
5. 使用遮罩工具- 使用遮罩工具可以实现将图层上的某些部分隐藏起来，以便更好地进行融合。
在“工具栏”中选择合适的遮罩工具（如矩形遮罩工具、椭圆遮罩工具等），然后在图层上绘制遮罩。
6. 使用图像调整工具- 图像调整工具可以帮助您调整图层的亮度、对比度、色调等，以使其更好地与其他图层融合。
在“图像”菜单中选择“调整”，然后选择相应的调整选项来实现需要的效果。
7. 使用图层样式- 图层样式可以为图层添加各种效果，如阴影、外发光、描边等。
点击图层面板中的图层样式按钮（fx），然后选择合适的样式来增强图层的融合效果。
8. 使用混合模式- 混合模式可以改变图层之间的相互作用方式，进一步实现图片的融合。
在图层面板中，选择一个图层，然后使用混合模式下拉列表来选择合适的模式。
Photoshop中的合成图像和融合效果制作
Photoshop中的合成图像和融合效果制作第一章背景与概念介绍Photoshop是目前最为知名且广泛应用的图像处理软件之一。
在Photoshop中，合成图像和融合效果制作是一项重要且常用的技术。
合成图像是将多个图像元素融合到一个场景中的过程，而融合效果制作则是通过各种技巧和工具将这些图像元素融合得更加自然和逼真。
第二章合成图像的制作技巧2.1 图像选取与准备在进行合成图像制作之前，我们首先需要选择合适的图像素材。
这些素材可以来自于摄影、插画或其他渠道，关键是为了达到所需效果。
同时，在选择素材时，需要考虑光照、角度和品质等因素，以确保最终合成图像的一致性。
2.2 图像剪裁与调整在将图像素材导入到Photoshop中之后，我们可以使用剪裁工具对图像进行裁剪和调整。
这有助于去除不需要的部分和改变图像的比例。
此外，还可以通过调整图像的亮度、对比度和色调等参数来使其更好地融入到目标场景中。
2.3 背景与前景的合并合成图像的核心部分是将背景和前景元素融合得相互衬托和协调。
为了实现这一目标，我们可以使用各种图层蒙版、遮罩和调整层等工具和技巧。
通过透明度、色彩、阴影和光线等参数的调整，可以使得合成图像看起来更加自然和真实。
第三章融合效果制作的技术应用3.1 图像的色彩调整色彩是图像中最为重要的因素之一。
通过Photoshop中的色彩调整工具，我们可以对整个图像或特定区域进行融合。
比如可以使用色阶、色彩平衡和色调/饱和度等工具调整整个图像的色彩分布，或者使用画笔工具和渐变工具局部调整。
3.2 光照和阴影的处理光照和阴影也是融合效果制作中非常重要的因素。
通过使用渐变映射和修复工具，我们可以模拟光照的效果，并为图像添加逼真的阴影和高光。
这样可以使得合成图像看起来更加立体和真实。
3.3 深度和透视的调整为了增强融合效果，我们可以使用Photoshop中的透视和变形工具来调整图像的深度和透视感。
这有助于使前景元素与背景景深一致，给人一种更加真实和立体的感觉。
图像融合技术模板.ppt
均是前一级图像低通滤波形成的：
Lr Lr
Gl (i, j)
(m,n)Gl1(2i m,2 j n)
mLr nLr
(1 l N ,0 i Rk ,0 j Ck )
7
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
其中N为高斯金字塔分解的最大层数Rk 和Ck 分别为高
斯金字塔第l层图像的行数、列数，上式也可写为：
6
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
Gaussian金字塔
高斯金字塔的构造过程简单概括为：先将底层图像
与窗口函数(m,n) 进行卷积,即低通滤波;再对卷积
结果进行降2下采样,并依次重复此过程即可得到图
像的高斯金字塔。高斯金字塔最底层即为原图像的
精确表示。
Gaussian金字塔图像多分辨结构中的每一级图像
A am, nm,nZ
满足： a2 m,n m,nz
4
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
C (i) A
,
C(j) B
分别表示图像A和B的第i,j层分解系数
表示融合规则
C (i) F
表示融合系数
5
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
基于多分辨率金字塔融合法
这是最早的一种基于变换域的方法。在这种方 法中原图像不断地被滤波，形成一个塔状结构。在 金字塔的每一层都用一种算法对这一层的数据进行 融合，从而得到一个合成的塔式结构，然后对合成 的塔式结构进行重构，最后得到合成的图像。合成 图像包含了原图像的所有重要信息；但这类方法产 生的数据有冗余，且不同级的数据相关。
9
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
拉普拉斯金字塔分解过程分为四个步骤： (1)低通滤波（模糊） (2)下采样（缩小尺寸） (3)插值（放大尺寸） (4)带通滤波（图像相减） 完整的拉普拉斯金字塔定义如下：
（附代码）图像拼接和图像融合技术
（附代码）图像拼接和图像融合技术编者荐语图像拼接在实际的应⽤场景很⼴，⽐如⽆⼈机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进⼀步做图像理解的基础步骤，拼接效果的好坏直接影响进⼀步的⼯作，所以⼀个好的图像拼接算法⾮常重要。
转载⾃ | 新机器视觉举⼀个⾝边的例⼦吧，你⽤你的⼿机对某⼀场景拍照，但是你没有办法⼀次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好⼏张图，来把你要拍的所有景物记录下来。
那么我们能不能把这些图像⽐如我们有对这两张图进⾏拼接。
从上⾯两张图可以看出，这两张图有⽐较多的重叠部分，这也是拼接的基本要求。
那么要实现图像拼接需要那⼏步呢？简单来说有以下⼏步：1. 对每幅图进⾏特征点提取2. 对对特征点进⾏匹配3. 进⾏图像配准4. 把图像拷贝到另⼀幅图像的特定位置5. 对重叠边界进⾏特殊处理好吧，那就开始正式实现图像配准。
第⼀步就是特征点提取。
现在CV领域有很多特征点的定义，⽐如sift、surf、harris⾓点、ORB都是很有名的特征因⼦，都可以⽤来做图像拼接的⼯作，他们各有优势。
本⽂将使⽤ORB和SURF进⾏图像拼接，⽤其他⽅基于SURF的图像拼接⽤SIFT算法来实现图像拼接是很常⽤的⽅法，但是因为SIFT计算量很⼤，所以在速度要求很⾼的场合下不再适⽤。
所以，它的改进⽅法SURF因为在速度⽅⾯有了明显的提⾼（速度是SIFT的3倍），所以在图像拼接领1.特征点提取和匹配特征点提取和匹配的⽅法我在上⼀篇⽂章《OpenCV探索之路（⼆⼗三）：特征检测和特征匹配⽅法汇总》中做了详细的介绍，在这⾥直接使⽤上⽂所总结的SURF特征提取和特征匹配的⽅法。
1. //提取特征点2. SurfFeatureDetector Detector(2000);3. vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2;4. Detector.detect(image1, keyPoint1);5. Detector.detect(image2, keyPoint2);6. //特征点描述，为下边的特征点匹配做准备7. SurfDescriptorExtractor Descriptor;8. Mat imageDesc1, imageDesc2;9. pute(image1, keyPoint1, imageDesc1);10. pute(image2, keyPoint2, imageDesc2);11. FlannBasedMatcher matcher;12. vector<vector<DMatch> > matchePoints;13. vector<DMatch> GoodMatchePoints;14. vector<Mat> train_desc(1, imageDesc1);15. matcher.add(train_desc);16. matcher.train();17. matcher.knnMatch(imageDesc2, matchePoints, 2);18. cout << 'total match points: ' << matchePoints.size() << endl;19. // Lowe's algorithm,获取优秀匹配点20. for (int i = 0; i < matchePoints.size(); i++)21. {22. if (matchePoints[i][0].distance < 0.4 * matchePoints[i][1].distance)23. {24. GoodMatchePoints.push_back(matchePoints[i][0]);25. }26. }27. Mat first_match;28. drawMatches(image02, keyPoint2, image01, keyPoint1, GoodMatchePoints, first_match);29. imshow('first_match ', first_match);2.图像配准这样⼦我们就可以得到了两幅待拼接图的匹配点集，接下来我们进⾏图像的配准，即将两张图像转换为同⼀坐标下，这⾥我们需要使⽤findHomography函数来求得变换矩阵。
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现引言：随着数字图像处理的快速发展，图像拼接和融合技术在许多领域中得到了广泛应用，如航空摄影、医学影像和虚拟现实等。
在本文中，我们将探讨如何使用Matlab软件来实现图像拼接和图像融合的技术。
通过学习这些技术，您将能够将多个图像合并为一个大的全景图像，并且可以通过融合不同曝光或不同焦距拍摄的图像来得到一个更高质量的图像。
一、图像拼接技术图像拼接是将多幅图像无缝合并为一个更大的全景图像的过程。
在Matlab中，可以通过以下步骤进行图像拼接：1. 加载图像：使用imread函数加载所有待拼接的图像。
确保拼接的图像具有重叠区域。
2. 检测特征点：使用SURF（Speeded-Up Robust Features）等特征检测算法在每个图像中找到相应的特征点。
Matlab中提供了现成的函数，如detectSURFFeatures和extractFeatures等。
3. 匹配特征点：使用特征描述符算法（如SURF）比较两幅图像的特征点，并找到相似的特征点。
Matlab中提供了matchFeatures函数来实现。
4. 估计变换矩阵：使用RANSAC算法估计两幅图像之间的单应性变换矩阵，该矩阵描述了如何将一个图像变换到另一个图像中。
Matlab中的estimateGeometricTransform函数可以实现这一步骤。
5. 图像拼接：使用warping技术将所有图像根据变换矩阵进行变换，并将它们拼接在一起。
Matlab提供了warp函数来实现这一过程。
6. 调整拼接后的图像：根据需求，使用imcrop函数对拼接图像进行裁剪，并使用imresize函数调整尺寸。
通过以上步骤，您可以使用Matlab实现图像拼接技术，并得到一个无缝连接的全景图像。
二、图像融合技术图像融合是将不同曝光或不同焦距下拍摄的图像进行融合，以得到更高质量的图像。
在Matlab中，可以通过以下步骤实现图像融合：1. 加载图像：使用imread函数加载待融合的图像。
七年级信息技术 图像拼接课件
2021/12/9
第五页，共十页。
练一练
• 例子2.使用教材配套光盘中的 czsc\unit4\girl.jpg和czsc\unit4\tiantan.jpg两 个(liǎnɡ ɡè)文件，合成一幅照片。图如 p68图42-14
2021/12/9
第六页，共十页。
比一比
• 例子3.发挥你丰富的想象力，创作(chuàngzuò)一幅图 像拼接的作品，然后我们来比一比看谁的作品 具有无限创意。素材提供：桌面七年级上文件
No 丛图片拼合而成的，正龙以诈骗罪被判处2年6个月有期徒刑。素材提供：桌面七年级上文件夹\sck\图形图像
Image
12/9/2021
第十页，共十页。
图像 拼接 (tú xiànɡ)
——photoshop之二
2021/12/9
第一页，共十页。
你亲眼(qīnyǎn)见过这样的事情吗
2021/12/9
第二页，共十页。
华南虎是我国特有的虎亚种，目前几乎在野外灭 绝，仅在各地动物园、繁殖基地里人工饲养着 100余只。2007年10月12日，陕西省林业厅宣布
夹\sck\图形图像
2021/12/9
第七页，共十页。
Байду номын сангаас
小结(xiǎojié)
• 今天我们学习了photoshop中的图像拼接技术， 即利用魔棒(mó bànɡ)工具、选框工具、磁性套索 工具将所需的部分精确的选取出来，然后将 他们摆放在恰当的位置上，进行多种变换， 最后拼接在一起。
2021/12/9
我们不可以被利益的驱使利用合成图片进行违法活 动，我们应该把它用于美化(měihuà)我们的环境与生活 上。
2021/12/9
图像融合处理-Photoshop电子课件
任务1 魔术莲花—任务实施
任务实施
三、操作流程 步骤5：重新打开素材文件
“莲花”，选择“修补工具”， 设置工具各选项如图8所示。制 作如图9所示的选区。
步骤6：鼠标放在选区内部， 按下鼠标向左下拖动到如图10所 示的区域，放开鼠标，效果如图 11所示。
步骤7：再次向右上方拖动 鼠标，如图12所示位置，放开鼠 标， “消失的莲花”见效果图。
后 退返 回结 束 前 进
模糊工具
该工具的使用比较简单，只要用鼠标在图像中需要处理的部分拖动即可 使笔触经过的图像部分变得模糊。其工具选项栏中如下图所示。像“涂抹工 具”一样，它的工具选项栏中也有“画笔”、“模式”、“强度”和“对所 有图层取样”选项。不过“模式”和“强度”具有不同的含义，见下表。
后 退返 回结 束 前 进
任务引入
任务2 弹簧手与模糊手—任务引入
观察效果图，同样一双手臂在水中的变换无穷。弹簧手臂伸出的 长度远大于模糊手的伸出长度，图像却依旧清晰，而模糊手图像却早早 地模糊不清了。图像中的文字似随意涂抹而成。这效果都源于 Photosho中的同一个工具——“涂抹工具”。
素材图
素材图
效果图
后 退返 回结 束 前 进
任务目标
任务1 魔术莲花—修复工具
相关知识
能根据操作需要，正确选用修 复类工具，进行图像的修复处理。
1． 修复画笔工具 2． 修补工具 3． 污点修复画笔工具 4． 红眼工具 5. 仿制图章工具 6. 图案图章工具 7. 仿制源
后 退返 回结 束 前 进
修复画笔工具
后 退返 回结 束 前 进
修补工具使用方法
第一步，选择“修补工具”，默认情况下，此工具的“取样”选项栏 中会选中“源”单选项。在图像中拖动鼠标不放，圈选出要选取的区域。在 选取范围时，如果在没有到达起始点的位置释放鼠标，则系统会用直线连接 当前位置到开始点。
图像拼接算法
图像拼接算法简介图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。
该算法通过找到输入图像之间的共同特征点并对齐它们，然后通过一些图像处理方法来融合它们，从而生成一个完整的图像。
拼接算法可应用于多个领域，如摄影、航拍、医学图像等。
在这些领域中，往往需要获取更大的视野范围或更高的分辨率，因此使用拼接算法可以满足这些需求。
基本步骤图像拼接算法通常包括以下几个基本步骤：1.特征点检测：首先对输入图像进行特征点检测，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）算法。
特征点是图像中具有显著特征的一组像素。
2.特征点匹配：将不同图像中的特征点进行匹配，并根据匹配程度将它们分组。
常见的算法有RANSAC（随机抽样一致性）算法。
3.图像对齐：通过对齐特征点，将不同图像进行几何变换，从而使它们在同一坐标系下对齐。
常见的变换包括平移、旋转、缩放等。
4.图像融合：将对齐后的图像进行融合，使它们看起来无缝连接。
常见的融合方法有线性融合、金字塔融合、平面拼接等。
算法实现以下是一个简单的图像拼接算法的示例实现：import cv2import numpy as npdef stitch_images(images):# 特征点检测sift = cv2.SIFT_create()keypoints = []descriptors = []for image in images:kp, des = sift.detectAndCompute(image, None) keypoints.append(kp)descriptors.append(des)# 特征点匹配matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2)matches = []for i in range(len(keypoints) -1):matches.append(matcher.match(descriptors[i], descriptors[i+1]))# 图像对齐homography_matrices = []for i in range(len(matches)):src_pts = np.float32([keypoints[i][m.queryId x].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)dst_pts = np.float32([keypoints[i+1][m.trainI dx].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, c v2.RANSAC, 5.0)homography_matrices.append(M)# 图像融合result = images[0]for i in range(len(images) -1):result = cv2.warpPerspective(result, homograp hy_matrices[i], (result.shape[1] + images[i+1].sh ape[1], result.shape[0]))result[0:images[i+1].shape[0], 0:images[i+1]. shape[1]] = images[i+1]return result结果展示下面是使用示例实现对两张图像进行拼接的结果展示：import cv2import matplotlib.pyplot as pltimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')result = stitch_images([image1, image2])plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RG B))plt.axis('off')plt.show()总结图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。
实验二、遥感影像的拼接和融合处理
实验二、遥感影像的拼接和融合处理遥感影像的拼接图像拼接处理是要将具有地理参考的若干相邻图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的输入图像必须含有地图投影信息，或者说输入图像必须经过几何校正处理或进行过校正标定。
1.按如下顺序打开拼接工具：DataPrep>Mosaic Images>Mosaic Tool2.点击下图标示的按钮并导入之前校正好的图像ms_1_rej.img，ms_2_rej.img3.按下图顺序点击图标调出Color Corrections对话框；勾选Use Histogram matching，并点击Set按钮打开Histogram Matching对话框，将Matching Method改为Overlap Areas;依次点击OK关闭两个对话框4. 点击下图标示的图标打开Set Overlap Function对话框，并将其中的Select Function改为Average,点击Apply,并点击Close关闭对话框4.点击Process>Run Mosaic打开Output File Name对话框并输入要保存的文件名ms_mosaic.img；点击Output Options页面将Stats Ignore value勾选上，点击OK输出图像遥感影像的融合分辨率融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的摇杆图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。
1.选择Interpreter>Spatial Enhancement>Resolution Merge 打开Resolution Merge对话框2. 在High Resolution Input File中输入高分辨率图像pan.img，在Multispectral Input File中输入多光谱图像ms_mosaic.img，在Output File中输入要输出的文件名ms_res.img,勾选Stretch to Unsigned 8 bit和Ignore Zero in Stats，点击OK输出图像。
图像融合PPT课件
按人对颜色分辨能力构造的三维彩色立体
精选2021最新课件
16
3.1 彩色空间和彩色变换（续6）
(1) Lhc 彩色立体
圆柱的高由 下至上表示 明度(V)增加； 圆柱的圆周 表示色相(H)， 沿圆周循环 ； 圆柱的半径 由内至外表 示彩度(C)增 加，至圆周 处彩度最高。
(2) 明度 L=42% 时的 hc 平面
精选2021最新课件
13
3.1 彩色空间和彩色变换（续3）
饱和度（纯度） 对于同一色调的彩色光，饱和度越深，颜色越鲜明或说越纯，相反则越淡。
在饱和的彩色光中增加白光的成分，相当于增加了光能，因而变得更亮 了，但是它的饱和度却降低了。若减少白光的成分，相当于降低了光能， 因而变得更暗，其饱和度也降低了。
5) CIE 系统
选三原色: 红 =700nm(R), 绿 =546.1nm(G), 蓝 =435nm(B)。 r=R/(R+G+B), g=G/(R+G+B), b=B/(R+G+B)。 由于 r+g+b=1, 所以只用给 出 r 和 g 的值, 就能唯一地 确定一种颜色。将光谱中的 所有颜色表示在 CIE 1931 RGB 系统色度图中, 如图 所 示。
精选2021最新课件
14
3.1 彩色空间和彩色变换（续4）
这个锥体表示：
人们在最暗时和最亮时对颜 色的分辨能力较差, 中间亮度 时分辨能力最强。
实际上：
对于某些颜色, 人眼对其分辨 能力随亮度而加强, 直到极亮 时才急遽减少。
传统色度学著作常用来表示颜色的锥体
精选2021最新课件
15
3.1 彩色空间和彩色变换（续5）
精选2021最新课件
完美融合进阶个Photoshop的像融合高级技巧
完美融合进阶个Photoshop的像融合高级技巧Photoshop是一款功能强大的图像编辑软件，它可以帮助我们实现各种想象力丰富的创作。
其中，图像融合是一项常见且重要的技巧，它能够将不同照片中的元素进行合理地组合，创造出令人惊艳的视觉效果。
本文将介绍一些关于图像融合的高级技巧，希望能够帮助你更好地掌握这一技术。
一、深度融合深度融合是一种高级的图像融合技巧，它能够将不同照片中的元素融合得更加自然、无缝。
相比于普通的图像融合技术，深度融合能够更好地处理光线、颜色等细节，使得融合后的图像更加真实。
要实现深度融合，我们可以利用Photoshop中的多个工具和功能，如图层蒙版、图像调整等。
首先，我们需要选择合适的素材照片，并将它们打开到不同的图层中。
接下来，我们可以使用图层蒙版功能，通过将其中一个图层上的一部分区域遮罩掉，来实现融合的效果。
在进行这一步骤时，我们可以使用软边刷子工具，使得融合的边缘更加平滑自然。
除此之外，我们还可以运用图像调整功能，对融合后的图像进行进一步的优化。
例如，我们可以调整曝光度、对比度、色彩平衡等参数，以使得整个图像更加一致，达到完美融合的效果。
二、透明度融合透明度融合是一种常见且简单实用的图像融合技巧，它能够将不同照片中的元素透明地叠加在一起。
透明度融合常用于制作半透明的效果，如虚化背景、添加光晕等。
在Photoshop中，我们可以通过调整图层的透明度来实现透明度融合。
首先，我们需要将两个照片打开到不同的图层中，并将上层图层的透明度设置为适当的数值。
随后，我们可以使用橡皮擦工具或者选择工具，对上层图层进行透明度限制的擦除或选择，以达到透明度融合的效果。
此外，我们还可以运用其他的图像调整功能，如模糊、变暗等，来进一步优化透明度融合的效果。
例如，我们可以对背景进行高斯模糊，以强调前景元素的清晰度；或者可以调整亮度和对比度，以使得整个图像具有更好的平衡感。
三、选区融合选区融合是一种用于将不同照片中的元素进行融合的高级技巧，它能够更加精细地控制融合的区域和效果。
图像融合报告-课件(1)
其中， c(u A ,B ) t表示W 所( 有u ,从t)节点A到节点B的连接， u A ,t B
a( s A ,V s ) o 表示c 从W 节( u 点,tA)到所有结点的连接。 u A ,t V
我们还可以按照第（2）进一步的细化。
▽2、Spatial frequency（空间频率）
• 空间频率源于人们的目视系统，表明在一个图像中的全部活动程度， 一个图像块的空间频率定义如下： 假定一个像素为M×N的图像，行频率RF(row frequencies)，列频率
CF(column frequencies),则
• 特征级图像融合是中间层次上的融合，它是先提 取来自传感器的原始信息的特征，产生特征矢量, 然后对特征矢量进行融合处理。一般来说，提取 的特征信息应该是像素信息的充分表示量或充分 估计量，然后按照特征信息对多传感器数据进行 综合分析和处理。 特征级图像融合的主要优点有：由于提取传感器原 始信息的特征信息，信息得到了压缩，有利于实 时处理。
（4）使用特征向量找出第二小的特征值，并找出 划分的点以便于把Ncut的值减小至最低范围；
（5）检查Ncut的值，最简单的是依据第一个计算 特征向量的柱状图，然后计算在最大值和最小值 之间的二进特征向量的比率，在实验中，设置一 个像上述的比率阈值，小于阈值的特征向量是不 稳定的（本实验设置阈值为0.06）。
• 计算流程
（1）定义一个给定的图像和权重函数的特征描述矩阵； （2）假定一个加权图G=（V,E），计算边缘权值，得出的
W和D的信息矩阵的W表达式如下：
X(i)为节点i的位置空间，F(i)=I(i)为强度值，矩阵D是N×N 的对角矩阵，对角线上的d(i)=ΣW(i,j)；
图像融合ppt课件
多源遥感数据融合的内涵与基本原理 数据融合过程 数据融合分类及方法
•数据融合的方法分类 •主要图像融合方法
多源遥感数据融合的内容分类
1
4.4.1 多源遥感数据融合的内涵与基本原理
多种信息源的遥感数据融合是指多种空间分辨率、辐射分辨 率、波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据 与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术， 包括空间几何配准和数据融合两个方面，从而在统一地理坐 标系统下，构成一组新的空间信息和合成图像。
18
基于IHS变换的融合过程如下:
(1)待融合的全色图像和多光谱图像进行几何配准，并将多 光谱图像重采样与全色分辨率相同； (2)将多光谱图像变换转换到IHS空间； (3)对全色图像I’和IHS空间中的亮度分量I进行直方图匹配； (4)用全色图像I’代替IHS空间的亮度分量，即I’HS； (5)将I’HS逆变换到RGB空间，即得到融合图像。 通过变换、替代、逆变换获得的融合图像既具有全色图像 高分辨的优点，又保持了多光谱图像的色调和饱和度。
19
二、基于主分量变换的图像融合(K-L变换法)
首先对多光谱图像进行主分量变换，变换后的第一主 分量含有变换前各波段图像的相同信息，而各波段中其余 对应的部分，被分配到变换后的其他波段。
然后将高分辨率图像和第一主分量进行直方图匹配， 使高分辨率图像与第一主分量图像有相近的均值和方差。
最后，用直方图匹配后的高分辨率图像代替主分量中 的第一主分量和其余分量一起进行主分量逆变换，得到融 合影像。
4444遥感影像的融合处理遥感影像的融合处理多源遥感数据融合的内涵与基本原理多源遥感数据融合的内涵与基本原理数据融合过程数据融合过程数据融合分类及方法数据融合分类及方法?数据融合的方法分类数据融合的方法分类??主要图像融合方法主要图像融合方法多源遥感数据融合的内容分类多源遥感数据融合的内容分类11441441多源遥感数据融合的内涵与基本原理多源遥感数据融合的内涵与基本原理多种信息源的遥感数据融合多种信息源的遥感数据融合是指多种空间分辨率辐射分辨是指多种空间分辨率辐射分辨率波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据率波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术包括包括空间几何配准空间几何配准和和数据融合数据融合两个方面从而在统一地理坐两个方面从而在统一地理坐标系统下构成一组新的空间信息和合成图像
图像融合-图像拼接实习报告论文
图像融合——图像拼接1）综述图像融合的方法；2) 选择合适的目标（可以使风景、建筑、汽车等），自行用数码相机采集子图像；3）将子图像转换为灰度图像;4）设计图像算法并编写程序，实现两幅图像的拼接；提示：1）拍摄的左右子图像，必须是在相同距离、同等光照下拍摄的正面图像；2）要有一个明确的标识出现在左右图像中。
3）可以先用windows画图工具生成简单图像进行算法测试，然后在用真实图像。
1 引言 (3)2 图像融合—拼接的方法 (4)2.1 图像配准 (4)2.2 图像处理 (5)2.2.1中值滤波法消除拼接缝 (6)2.2.2利用小波变换的方法消除拼接缝 (6)2.2.3利用加权平滑的方法消除拼接缝 (6)3 图像拼接算法 (7)参考文献 (7)附件：程序 (7)图像融合——图像拼接摘要：选择图像拼接就是想两张图像拼接在一起是别人看不出来是两张图片，能完美的将两张图片拼接在一起。
图像拼接技术可以解决由于相机等成像仪器的视角和大小的限制，不能产生很大图片的问题。
所谓“图像拼接”就是将两幅或者两幅以上相邻间具有部分重叠的图像进行无缝拼接，生成一张具有较宽视角的高分辨率图像或者360度视角的全景的技术，涉及到计算机视觉，计算机图形学，图像处理以及一些数学工具等。
该技术为图像降运动物体去除，模糊消除噪，视场扩展，空间解析的提高，和动态范围增强提供了可能性。
对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。
图像配准是图像拼接的核心技术，本文还对现有的图像配准方法进行归类总结，对每个配准算法进行优缺点描述。
对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。
最后提出了图像拼接技术不足。
关键词：图像拼接图像配准图像融合1 引言这个学期我们学习了图像处理这门课程，这么课程主要是讲解了对于图片的处理以及一下如何处理图片的方法。
图像拼接现在在我们的生活中越来越多的出现了，我们可以看到许多图像都是有图像融合、图像拼接技术做出来了。