数字图像融合技术
第九讲 数字影像合成技术
数字合成技术的实现方式 ——遮罩合成
其合成原理与Alpha混合很相似，但遮罩是 以独立的层的形式参与合成，控制前景、背景 的合成比例，而不是附属于前景图像的一个通 道信息，因此应用更灵活。遮罩可以来源于 Alpha通道，或任何经过处理得到的黑白图像、 视频，如彩色变黑白处理。同时作为独立的一 层，遮罩可以使用任何能应用于图像层的效果、 特技，如：柔化、运动等。
主流数字合成系统
主要有两个因素制约着合成系统的性能指标：硬 件平台和软件。 软件方面，Discreet公司在合成方面的霸主地 位很难被撼动，从高端的架设在SGI Onyx工作站上 的Inferno，到架设在SGI Octane2 上的flame和 flint，再到PC上的Combustion,已经形成了比较 完善的全系列产品线。 APPLE公司合并了Nothing real 公司的强大 的shake，并且宣布只对MAC的用户，使得Shake 成为了一款倍受瞩目的软件。 Maya Fusion ,Nuke和5d Cborg 也是非常 好的工具，拥有广泛的群众基础。
数字合成技术的实现方式 ——三维空间合成
三维空间就是在二维的基础上加入深度Z轴的概念而形成 的，因此，三维空间合成又称为深度键合成，作为合成控制信 息的Z轴数据即为深度键。 三维空间合成将近似于三维动画软件的建模环境引入了合 成空间，同样拥有XYZ三维空间、灯光和产生观察视角的摄像 机，但建立的对象不再是由数以万计的多边形构成的三维物体， 而是若干个厚度很薄的二维图像画面。处于三维空间中的各图 像画面会因观察视角的不同，因各自所处深度信息的不同而产 生不同的遮挡关系、透视关系、聚焦关系和阴影。 与二维合成相比较，能够产生空间感、透视感更强的合成 画面，提供给制作人员更广阔的创作空间，但同时会带给系统 更巨大的运算量和合成时间。
数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”课程教学创新实践
数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”课程教学创新实践第一篇范文数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”课程教学创新实践在科技飞速发展的今天，数字图像处理技术已经渗透到我们生活的方方面面。
从手机拍照，到卫星遥感；从医学影像，到工业检测，数字图像处理技术正以它强大的功能和应用前景，深刻地改变着我们的生活。
因此，数字图像处理的教学也成为了众多高校和研究机构的重要课程。
然而，如何能够创新和实践数字图像处理的课程教学，以适应这一技术飞速发展的时代需求，是每一位从事该领域教学和研究的人员都需要面对和思考的问题。
三融合首先，数字图像处理的“三融合”是指将理论教学、实践操作和科研创新三者相互融合，形成一个完整的教学体系。
在理论教学中，我们不仅要让学生了解和掌握数字图像处理的基本原理和算法，还要通过实践操作，让学生亲身体验和感受数字图像处理技术的实际应用。
同时，我们还要鼓励学生参与科研项目，从而激发他们的创新思维和科研能力。
三驱动其次，数字图像处理的“三驱动”是指以问题驱动、项目驱动和产业驱动为教学的三种驱动力。
通过问题驱动，让学生在学习过程中，不断遇到问题，解决问题，从而提高他们的学习兴趣和学习效果。
通过项目驱动，让学生参与到实际的科研项目中，提高他们的实践能力和创新能力。
通过产业驱动，让学生了解和掌握数字图像处理技术在产业中的应用，提高他们的产业意识和产业能力。
三协同最后，数字图像处理的“三协同”是指教学与科研的协同、学科与学科的协同以及学校与产业的协同。
教学与科研的协同，可以让学生在教学过程中，了解到最新的科研成果，提高他们的科研素养。
学科与学科的协同，可以让学生了解到其他学科的知识，从而提高他们的综合素质。
学校与产业的协同，可以让学生了解到产业的最新动态，提高他们的产业素养。
第二篇范文探索数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”教学创新实践在当今这个信息化时代，数字图像处理技术已经成为了一个炙手可热的话题。
04图像融合技术概论(像素级)
图像像素级融合算法（讲稿1）2、图像融合算法研究主要集中介绍像素级融合算法。
依实现原理划分，像素级图像融合算法大体分为：代数算法，假彩色技术，图像调制技术，多分辨技术，基于视觉神经动力学的图像融合技术，等。
2.1 代数法代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值法等。
最常用的方法是加权平均法。
加权平均法主要是运用代数运算和线性运算来处理图像，是早期的图像融合方法。
它的基本原理是不对源图像进行任何的图像变换或分解，而是直接对各源图像中的对应像素进行选择（选取最大值或最小值）、平均或加权平均等简单处理后输出融合图像。
以表示融合图像的第个像素灰度值，表示参加融合的第幅图像第个像素灰度值。
表示参加融合的第幅图像第个像素的权值。
加权平均法的数学表示式为：根据实际应用的需要，代数法可采取局部和全局处理。
下面主要说明全局法的处理过程。
考虑到图像的整体性，所有融合运算采用了统一标准，因此称为全局法。
主要步骤如下：（1）求出图像灰度的最大值、最小值、均值与方差；（2）由这些参数通过一定的运算，计算出一个变换式，可将高分辨力图像的灰度变成0到1的实数；（3）用变换后的实数与低分辨力图像进行一定的运算，其所得到的结果即为融合图像；（4）这个图像往往色调比较暗，必须进行增强才能满足要求。
设高分辨力图像灰度、灰度最小值、最大值、均值与方差分别为，低分辨力图像灰度值为，融合后的灰度值为，为变换系数。
2、假彩色技术假彩色（False Color）图像融合处理的原理基于如下事实：人眼对颜色的分辨力远超过对灰度等级的分辨力。
因此，如果通过某种彩色化处理技术将蕴藏在不同原始信道图像灰度等级中的细节信息以不同的色彩来表征，可以使人眼对融合图像的细节有更丰富的认识。
以假彩色法来实现图像融合的工作由来已久，随着对人眼生理特性认识的逐步深入，这种方法也在不断改进，以期达到既能将各原始信道的图像信息尽量地表现出来，又能使融合图像的可视效果符合人眼生理习惯的目的，这是当前假彩色研究的关键所在。
信息融合_第6章 图像融合
6.3 图像匹配
• 特征匹配：匹配图像的相似性度量 – 即确定待匹配特征之间的相似性，通常定义为 某种代价函数或距离函数的形式。 – 经典的相似性度量包括相关函数和Minkowski距 离，近年来还有Hausdorff距离、互信息作为匹 配度量。 – Hausdorff距离对噪声非常敏感，分数 Hausdorff距离能处理当目标存在遮挡的情况， 但计算费时； – 互信息方法对照明的改变不敏感，在医学等图 像的匹配中得到了广泛应用，但计算量大，且 要求图像之间有较大的重叠区域。
6.2 图像融合分类
• 特征级图像融合： – 属于中间层次，先对来自不同传感器的原始信 息进行特征抽取，然后再对从多传感器获得的 多个特征信息进行综合分析和处理，以实现对 多传感器数据的分类、汇集和综合。 – 一般来说，提取的特征信息应是像素信息的充 分表示量或充分统计量，包括目标的边缘、方 向以及运动速度等； – 特征级图像融合可分为两大类，即目标状态数 据融合和目标特性融合；
• •
佘二永.多源图像融合方法研究[D]. 国防科技大学，2005 刘贵喜. 多传感器图像融合方法研究[D]. 西安电子科技大学， 2001
6.1 图像融合概论
• 图像融合： 将不同传感器获得的同一景物的图像或同一传感 器在不同时刻获得的同一景物的图像，经过去噪、 时间配准、空间配准和重采样后，再运用某种融 合技术得到一幅合成图像的过程。 通过对多幅传感器图像的融合，可克服单一传感 器图像在几何、光谱和空间分辨率等方面存在的 局限性和差异性，提高图像的质量，有利于对物 理现象和事件进行定位、识别和解释．
•
信号级融合： – 合成一组传感器信号，提供与原始信号形式相 同但品质更高的信号。
6.2 图像融合分类
像素融合点-概述说明以及解释
像素融合点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：像素融合是一种图像处理技术，通过将多个像素进行融合，达到图像增强、信息融合等目的的方法。
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，像素融合在多个领域得到了广泛应用。
在图像处理领域中，像素融合是一种将多幅图像进行融合的技术。
通过将多幅图像的像素值进行加权平均或者其他数学运算，将图像中不同图像源的信息进行融合，并生成一幅综合图像。
通过像素融合可以获得更丰富、更清晰、更具细节的图像，提升图像的视觉效果和信息呈现能力。
像素融合的原理是基于对各像素点的加权处理，并结合其他算法进行图像信息的集成。
通过对不同图像源的处理和融合，可以使得图像具有更广阔的动态范围、更高的对比度，从而呈现出更真实、更具有细节的图像效果。
像素融合在很多领域都有广泛的应用。
在军事领域，像素融合可以对多源信息进行融合，提高目标检测和识别的能力。
在医学领域，像素融合可以将不同模态的医学影像进行融合，提高病变检测和诊断的准确性。
在遥感和地球观测领域，像素融合可以对多个传感器获取的遥感影像进行融合，提高对地观测的精度和解译能力。
在工业和交通领域，像素融合可以对多个传感器获取的数据进行融合，实现智能监控和控制。
综上所述，像素融合是一种重要的图像处理技术，通过对多幅图像进行融合，可以提高图像的视觉效果和信息呈现能力。
在各个领域都有广泛的应用前景，对于提高图像处理和分析的准确性和效率具有重要意义。
随着技术的发展和创新，像素融合将会在更多领域发挥重要作用，并为人们带来更多的便利和价值。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分：1. 引言：本节将对像素融合点进行概述，并介绍本文的结构和目的。
2. 正文：本节将详细讨论像素融合点的定义和原理，以及它在各个领域中的应用。
2.1 像素融合的定义和原理：首先，将介绍像素融合的基本概念，即将多个像素点合并为一个新的像素点。
接着，将深入探讨像素融合的原理，包括像素的颜色、亮度、位置等因素如何被融合。
在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧
在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧引言：随着数字图像处理和计算机视觉领域的发展，图像融合和图像叠加变得越来越重要。
图像融合是指将多幅图像合成为一幅具有更清晰、更丰富信息的图像，而图像叠加则是在保留所叠加图像的原始信息的同时，使图像更加丰富和易于理解。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以很方便地进行图像融合与图像叠加。
一、图像融合的方法与技巧1. 融合算法图像融合的基本方法有加权平均法、空间域融合法、频域融合法、小波融合法等。
加权平均法是最简单的方法，通过计算图像像素的平均值来融合。
空间域融合法是通过对直接融合的图像进行空间域操作来提取融合结果。
频域融合法则是通过将图像转换到频域，然后进行频域操作来实现融合。
小波融合法是基于小波变换的方法，利用小波分析的多尺度分解能力对图像进行分析和融合。
根据具体需求和图像的特点，选择合适的融合算法是非常重要的。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，通常需要进行图像预处理，以提高融合结果的质量。
常用的图像预处理方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
灰度拉伸是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像像素值的范围拉伸到合适的范围内，从而增加图像的对比度。
直方图均衡化则是将图像的像素值在灰度直方图上均匀分布，以增强图像的细节。
滤波是通过对图像进行滤波操作，如低通滤波、高通滤波等，以去除图像中的噪声和不需要的细节。
3. 图像融合的策略图像融合的策略可以根据具体需求来选择。
常见的策略包括全局融合和局部融合。
全局融合是将所有图像的信息进行融合，得到整体的融合结果。
而局部融合则是将不同图像的不同区域进行融合，以保留更多的细节和纹理。
根据具体应用和需求，选择合适的融合策略可以使融合结果更加符合实际需求。
4. 参数设置与调整在进行图像融合过程中，不同的算法和方法有各自的参数，根据不同的图像和具体应用，需要适时地进行参数的设置和调整。
数字图像的融合算法
数字 图像的融合 算法
文 ／马 侦
输 ，同时也无法进行调度，图像融合技术使得 比 较大 的 时候 ，就 可 以产 牛 定 的误 差 ，这 什
在 科技 的发展 过 程 中，模 式 识 别技 术有 了极 大 的进展 ，对 于 图像 进 行 融 合 与 识 别 已经 成 为 了 一 项 极 为 重 要 的 现 代 化 技 术 ，本 文对 于基 于像 素级 、特征 级和 决
的答 案 也 不 一 定 是 总 体 的 优 化 方 案 ，但 是对 于 决策级融合来说，它主要是采用每一步数字图 像 融 合 优 化 的 方 式 来 进 行 最 优 化 数 字 图 像 融合 的， 所 以， 在 刚 开 始 就 对 系 统 有 一 定 的 要 求 ， 自适应 的数字 图像融合 ，主要是在初始条件稳 定 的情 况 下 ，对 于 每 一 步 的 代 价 函 数 来 进 行 计 算 ，在 这 个 算 法 进 行 计 算 的过 程 当 中， 对 于 初 始条件进行选择是极为重要 的，它对于整个算 法能否在较短时间 内得到正确的答案 ，收敛到 稳 定 的 区域 内是 起 着 关 键 性 的作 用 的 ， 因此 这 个算法主要 困难在于 需要在一开始就找到一个 稳定 的数字 图像融合模式 。
２ 数 字 图 像 的 融 合 算 法 分析
合 主 要 是通 过 方程 计 算来 进 行最 优 化 的 ，在 得 ４ 总 结 到 最 优 化 的 结 果 之 前 ，每 一 步可 能 只是 部 分 的
２．１基 于像素级的融合
稳定 ，但并不一定是全局化的稳定，所以求出
同时，数 学 图像融 合技 术也 为 业 的发
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。
数字图像处理技术在文献叙述中的应用
数字图像处理技术在文献叙述中的应用随着数字时代的到来，数字图像处理技术也得到了广泛的应用。
数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的过程。
这样的处理和分析可以帮助我们更好地理解和利用数字图像。
在文献叙述中，数字图像处理技术也得到了广泛的应用。
下面就让我们具体了解数字图像处理技术在文献叙述中的应用吧。
一、数字图像处理的基础数字图像处理是一门交叉学科，它融合了图像处理、数字信号处理、计算机科学、数学等多个领域的知识。
数字图像处理的基础可以分为三个方面：数字图像的获取、数字图像的表示和数字图像处理的方法。
数字图像的获取是指采用各种图像获取设备（如数码相机、扫描仪等）对图像进行获取和捕捉，得到一定格式的数字化图像。
数字图像的表示主要是从几何、颜色和亮度等几个方面对数字图像进行描述和表示。
数字图像处理的方法可以分为线性和非线性两种，其中线性方法常常用于图像预处理和滤波，非线性方法则更适用于图像缩放、边缘检测和形态学等处理。
二、数字图像处理技术在文献叙述中有很多应用，包括以下几个方面：1.文化遗产保护数字图像处理技术可以用于文化遗产的保护和修复。
通过采用光学图像、红外图像和超声波图像等多种技术对文化遗产进行非接触式的测量和分析，可以更好地了解文化遗产的结构、质地和表面形态等信息，并利用数字重构技术进行保护和修复。
2.医学图像处理数字图像处理技术在医学图像处理中也得到了广泛的应用。
利用数字图像处理技术，可以对人体进行各种医学图像的获取和处理，如X光照片、MRI图像和CT图像等。
通过这些数字图像的处理和分析，可以帮助医生对病人的疾病进行更好的诊断和治疗。
3.农业和环境监测数字图像处理技术在农业和环境监测中也发挥了重要的作用。
通过各种数字化的图像和视频监测技术，可以对农业生产和环境变化进行实时的监测和分析。
这样可以更好地预测和避免植物病害、病毒感染和环境污染等问题。
4.图像识别和分析数字图像处理技术在图像识别和分析领域有着广泛的应用。
数字图像融合新进展
析 等 。在特征 级数字 图像融合技术方 面 ， 大量 引入 的统计 学 习算法 及仿 生算法 使得特 征级 数字 图像融 合技术 成果非 常
２ ．数字图像 融合技术 动 向 鉴于 数字 图 像融 合 的不 同数 据基 础 及 不 同应用 目的 ， 可对其进 行简单 的层次划分 ： 信 号、 像 素、 特 征、 决策 。 在信 号级 数字 图像融 合研 究方面 ， 技术 相对 成熟 ， 主 要 从处理 效率方 面有较 大 的改进 ， 逐 步 从通用 到专 用 ， 从软件 到 固件 ，针对 特定 领域应 用 的专用 数字 图像 融合预 处理 设
在深 入讨 论之 前 ， 先对数字 图像融 合作简要介 绍 。数字 图像融合 是将 ２个或 ２个 以上 的传感 器在 同一 时 间或 不 同 时间获取 的关 于某个 具体场 景 的 图像 或者 图像序 列信 息加 以综合 ， 生成 一个 新 的有 关此 场景 的解释 ， 而这 个场景 是从 单 一传感器 获取 的信 息中无法得 到 的『 ｌ ｌ 一 Ｊ 。数字 图像 融合 的 目的是减 少不确定性 。上述 定义在现 代得到进 一步加 强， 从 单 一场景到 多场景 ， 从静态 到动态 。数字 图像融合 技术广泛 应 用于遥 感影像处 理、 图像分析 、 机器视 觉等领域 。 数字 图像 融合 的作用 主要有 ： 隐 写加密 ［ ４ Ｉ ５ ］ 、 去噪 ［ ６ 】 、 图像 增强Ｉ ７ ｌ 、 特 征 提取 【 ９ ｌ 、 目标 识 别 与跟 踪 【 、 三 维 重 构 …等方
圈像处理 学术探讨 Ｉ — ＝ ＝ ＝ ＝ 二 ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ 二 ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ｉ － ． ２ ０ １ ３隼 第 ４ 明 ｆ
图像融合开题报告
图像融合开题报告图像融合开题报告一、研究背景在当今数字技术高速发展的时代，图像融合作为一种重要的图像处理技术，已经在多个领域得到广泛应用。
图像融合可以将多幅图像的信息融合到一幅图像中，从而提供更全面、更清晰的视觉信息。
它在军事、医学、遥感等领域具有重要的应用价值。
二、研究目的本研究旨在探索图像融合技术的原理和方法，并应用于实际问题中，提高图像处理的效果和质量。
具体目标包括：1. 分析和比较不同的图像融合算法，找到适合实际问题的最佳方法；2. 设计和实现一种高效的图像融合算法，提高图像处理的速度和准确性；3. 将图像融合技术应用于医学图像处理中，提升医学诊断的精度和效果。
三、研究内容1. 图像融合算法的研究1.1 多尺度变换多尺度变换是图像融合中常用的一种方法，通过对输入图像进行不同尺度的分解和重建，提取出不同尺度下的特征信息，并将其融合到最终的图像中。
常用的多尺度变换方法包括小波变换和金字塔变换等。
1.2 空间域融合空间域融合是一种直接对输入图像进行像素级的操作，通过对输入图像的像素进行加权平均或逻辑运算，将多幅图像的信息融合到一幅图像中。
常用的空间域融合方法包括加权平均法、逻辑运算法和最大值法等。
2. 图像融合算法的优化2.1 算法加速为了提高图像融合算法的处理速度，可以采用并行计算、GPU加速等技术，减少算法的计算复杂度，提高算法的执行效率。
2.2 算法准确性为了提高图像融合算法的准确性，可以引入机器学习、深度学习等技术，通过训练模型来优化算法的参数和权重，提高算法的融合效果。
3. 图像融合在医学图像处理中的应用图像融合技术在医学图像处理中具有广阔的应用前景。
例如，在医学影像诊断中，可以将多种影像信息融合到一幅图像中，提供更全面、更准确的诊断结果。
此外，图像融合还可以应用于医学图像配准、图像分割等领域，提高医学图像处理的效果和精度。
四、研究意义图像融合作为一种重要的图像处理技术，具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
数字图像无缝拼接技术
3.4特征描述符生成
❖ 首先，特征点描述符向量要被标准化为单位长度。 当图像对比度改变时，每个像素值会被乘以一个 常量，同时梯度值也被乘以相同的常量，因此对 比度改变产生的影响就会通过向量的标准化而被 取消掉。当亮度改变时，每个像素都会被加上一 个常量但不会影响梯度值，因为梯度是通过像素 值的差计算得到。可见特征点描述符不受图像光 线仿射变化的任何影响。然而非线性的光线变化 也可能发生，这通常是由
b)记像素点(x，y)的灰度为f(x，y)，图像的每个像素点(x，y)
移动(u，v)的灰度强度变化表示为:
E u v x y W u v fx u y v ( x y 2 W u v [ x X y Y ( x 2 y 2 ) ] 2
u v
u v
其 中 Wuv 是 高 斯 窗 口 位 置 （ u, v ） 处 的 系 统 ，
3.3图像配准流程
4.精炼变换 矩阵
5.引导匹配
重复4、5步
1.计算特征点
3.计算变换矩阵 2.特征点匹配
h0 h1 h2
H
h
3
h4
h
5
h6 h7 1
3.4图像融合
Pixel_L Pixel_R
图像1
图像2
拼接图像
Pixel=k × Pixel-L + (1-k) ×Pixel-R
3.5实验结果
O
数字图像的无缝拼接 技术研究
1
绪论
2
全景图像拼接理论
3 基于特征点的图像拼接技术的研究
4
结论与展望
❖ 图像拼接就是把有重叠部分的多张图像合成一张 大的宽视角的图像。
图像检索中的特征选择与融合算法研究
图像检索中的特征选择与融合算法研究摘要：随着数字图像技术的不断发展与普及，图像检索技术逐渐成为重要的研究方向。
在图像检索中，特征选择与融合算法是核心的研究内容。
本文将从特征选择和融合算法两个方面进行介绍与分析，并探讨其在图像检索中的应用和研究前景。
关键词：图像检索、特征选择、融合算法1. 引言图像检索技术是通过计算机对大规模图像数据库进行快速检索，以满足用户需求的技术。
在图像检索中，特征选择和融合算法起着至关重要的作用。
特征选择指的是从原始图像数据中筛选出最能描述图像内容的特征，而融合算法则是将多种特征进行组合、融合，得到更全面、准确的特征表示。
2. 特征选择算法研究2.1 信息增益算法信息增益算法是一种常用的特征选择方法，它通过计算特征对于图像检索任务的信息增益值来评估特征的重要性。
信息增益值高的特征被认为更具有辨别性，从而能够更好地区分不同类别的图像。
该算法在实践中取得了一定的应用成果，但其局限性在于没有考虑特征间的相关性问题。
2.2 相关系数算法相关系数算法是一种考虑特征之间相关性的特征选择方法。
它通过计算特征之间的相关性系数，来衡量特征对图像检索任务的贡献程度。
相关系数越大，特征之间的相关性越高，其信息冗余程度也相应增加。
在特征选择过程中，可以根据相关系数的大小进行特征筛选。
2.3 皮尔逊相关系数算法皮尔逊相关系数算法是一种常用的统计方法，在图像检索中也有广泛的应用。
它通过计算特征向量之间的相关系数，来衡量特征对图像检索任务的贡献度。
皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，越接近1表示特征之间的相关性越高，越接近-1表示特征之间的相关性越低。
3. 融合算法研究3.1 加权融合算法加权融合算法是一种常见的融合方法，它通过对不同特征进行加权，得到最终的特征表示。
权重大小可以通过专家知识、经验或基于学习算法来确定。
加权融合算法在图像检索领域表现出较好的性能，但权重的确定是一个关键问题。
3.2 相似度度量融合算法相似度度量融合算法是一种将多个特征的相似度度量结果进行融合的方法。
图像处理中的图像融合与增强技术研究
图像处理中的图像融合与增强技术研究随着数字图像技术的不断发展，图像融合与增强成为了图像处理领域中备受关注的研究方向。
图像融合与增强技术可以将多幅图像融合为一幅图像或者对单幅图像进行增强处理，从而改善图像的质量和信息表达能力。
本文将探讨图像融合与增强技术在不同应用领域的研究进展，并分析其相关算法和方法。
1. 图像融合技术图像融合是将多幅图像融合为一幅图像，目的是保留多幅图像的有用信息，并获得更清晰、更全面的图像表达。
图像融合技术可以分为像素级、特征级和决策级融合。
像素级融合是直接对图像的像素进行操作，将多幅图像的像素进行加权平均或逻辑运算得到融合后的图像；特征级融合是基于图像的特征进行融合，如边缘、纹理等；决策级融合是针对不同图像的分类结果进行融合。
图像融合技术在军事、医学、环境监测等领域具有广泛的应用，可以提高目标检测、图像分析和辅助决策的效果。
2. 图像增强技术图像增强技术通过对图像进行预处理或后处理，提高图像的视觉质量和信息表达能力。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
直方图均衡化通过对图像的像素灰度值进行变换，增加图像的对比度和亮度，从而使图像更加清晰。
滤波是通过卷积运算对图像进行平滑或增强，常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
锐化技术可以增加图像的边缘和细节，常用的方法有拉普拉斯滤波和边缘增强。
3. 图像融合与增强技术的应用图像融合与增强技术在多个领域都有广泛的应用。
在军事领域，图像融合可以将多源图像融合为一幅图像，提高目标探测和识别能力。
在医学领域，图像增强技术可以增强医学图像的对比度和细节，从而提高医生的诊断准确度。
在环境监测领域，通过融合多种传感器的图像，可以获得更全面、更准确的环境信息，为环境监测和预警提供依据。
4. 图像融合与增强技术的挑战与展望尽管图像融合与增强技术在各个领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
首先，如何在图像融合中保持图像的细节和准确性是一个亟待解决的问题。
(完整版)基于Matlab的图像融合研究设计
目录摘要 (1)Abstract (1)1、绪论 (2)1.1课题开发背景 (2)1.1.1图像融合的定义 (2)1.1.2手动配准与图象融合 (2)1.1.3图象融合研究的发展现状和研究热点 (3)1.2课题设计要求 (4)2、MATLAB程序设计 (5)2.1MATLAB软件简介 (5)2.2MATLAB软件窗口环境 (7)2.3M语言编程 (8)3、图像融合算法 (9)3.1图象融合算法的层次分类 (9)3.2图像融合规则 (10)3.3图像融合方法 (11)3.4图像融合步骤 (12)4、各算法程序 (13)4.1一般方法 (13)4.2PCA算法程序 (14)4.3金字塔（Pyramid）算法程序 (15)4.4小波变换（DWT）算法程序 (18)5、实验结果 (22)6、图像融合的应用 (24)7、总结 (25)参考文献 (26)摘要数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。
本文首先介绍了数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述了图像融合的规则、方法和步骤。
并给出了三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。
关键词：图像融合小波变换MatlabAbstractDigital image fusion is the technology of data fusion mainly study the images is thedifferent patterns of images of the same scene sensors to the same number of sensorsor images acquired at different times the same scene for a number of synthetic imagesimages process.The first introduced digital image integration definition,the currentdevelopment and research hot,and then discussed the integration of images of therules,methods and steps.Three integration algorithms and procedures given that thePCA algorithms,pyramid image integration algorithms and algorithms based onwavelets change procedures discussed in the final image integration technology in themilitary,medical imaging and remote sensing,monitoring and control applications.Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab1、绪论1.1课题开发背景1.1.1图像融合的定义数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。
数字图像处理技术在医疗领域的应用
数字图像处理技术在医疗领域的应用在当今的医疗领域，数字图像处理技术正发挥着日益重要的作用。
这项技术的应用范围广泛，从疾病的诊断到治疗，再到医学研究和教育，都带来了显著的变革和进步。
数字图像处理技术在医疗影像诊断中的应用是最为常见和关键的。
例如，X 射线、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）等影像检查所产生的图像，都需要经过数字图像处理来提高图像的质量和清晰度，以便医生能够更准确地发现病变。
以 CT 图像为例，通过数字图像处理技术，可以对图像进行增强、滤波、锐化等操作，使得器官、组织和病变部位的细节更加清晰可见。
对于一些微小的病变，如早期肿瘤，数字图像处理技术能够帮助医生更早地发现和诊断，从而为患者争取到宝贵的治疗时间。
在病理学领域，数字图像处理技术也有着重要的应用。
病理切片的图像分析是诊断疾病的重要依据之一。
传统的人工观察和分析病理切片不仅费时费力，而且容易受到观察者主观因素的影响。
而利用数字图像处理技术，可以对病理切片进行数字化采集和分析。
通过图像分割、特征提取等技术，可以自动识别和分析细胞的形态、结构和染色特征，辅助病理医生做出更准确的诊断。
同时，数字图像处理技术还可以对大量的病理图像进行数据挖掘和分析，发现疾病的潜在规律和特征，为病理学研究提供有力的支持。
除了诊断，数字图像处理技术在医疗治疗中也发挥着作用。
在手术导航中，通过将术前的医学影像与实时的手术场景进行融合和配准，医生可以在手术过程中更准确地定位病变部位，减少手术误差和创伤。
例如，在神经外科手术中，利用数字图像处理技术将 MRI 图像与手术中的实时影像进行融合，可以帮助医生避开重要的神经和血管，提高手术的安全性和成功率。
在医学教育方面，数字图像处理技术为学生提供了更生动、直观的学习材料。
通过将复杂的人体结构和生理过程以三维图像的形式展示出来，学生可以更清晰地理解和掌握医学知识。
此外，数字图像处理技术还可以用于创建虚拟的手术训练环境，让学生在模拟的手术场景中进行练习，提高他们的手术技能和应对突发情况的能力。
CT与MRI影像之融合方法
CT与 MRI影像之融合方法医学影象图像信息融合处理技术目前作为医学图像信息处理主要的核心技术已逐渐发展成为医学图像信息处理技术研究的一个热点,它的深入研究将一定会对未来我国医学影像处理技术不断进步发展带来深远的社会影响。
由于CT 影像软组织密度分辨率低，在颅内肿瘤、前列腺肿瘤方面，单靠CT 影像往往无法分辨颅内肿瘤界限，无法辨析前列腺精细结构及明确肿瘤部位，更无法分辨穿越前列腺部尿道的具体位置。
而M R I影像在这方面显示了很好的优越性，以CT 与M RI影像同时采集、融合，利用这两种影像协同定位，可大大提高颅内肿瘤勾画的精度MRI检查技术是在物理学领域发现磁共振现象的基础上，于20世纪70年代继CT之后，借助电子计算机技术和图像重建数学的进展和成果而发展起来的一种新型医学影像检查技术。
一、MRI成像原理MRI是通过对主磁体内静磁场(即外磁场)中的人体施加某种特定频率的射频脉冲(RF脉冲)，使人体组织中的氢核(即质子)受到激励而发生磁共振现象；当终止RF脉冲后，质子在弛豫过程中感应出MR信号；经过对MR信号的接收、空间编码和图像重建等处理过程，产生出MR图像。
MR图像是数字化图像。
人体内氢核丰富，而且用它进行MRI的成像效果最好，因此目前MRI常规用氢核来成像。
1.目前设计的磁共振成像扫描仪大多是采用氢质子成像的，因为氢质子是人体内最活跃、最易受外界磁场影响的原子核。
2．氢质子在外加磁场的影响下，产生磁化和进动运动。
3．氢质子在上述磁化运动的基础上，如再使用一个射频脉冲（RF）使其激发并获取能量，当RF终止后，氢质子便会逐渐地释放所获取的能量并恢复至常态。
此恢复的过程称为弛豫。
二、MRI图像中值滤波中值高通滤波的视觉效果显然要比邻域平均的低值高通滤波后的效果好,中值低通滤波后的立体图像的内部轮廓比较清晰,而且使用较小的图像模板滤波得到的图像视觉效果反而好一些。
三、锐化滤波图像锐化模糊处理主要是为了使模糊后的图像轮廓变得清晰,锐化处理滤波器通过减弱或放大消除了傅立叶空间的低频图像分量,保留高频图像分量,从而大大加强了高频图像的模糊轮廓,使模糊图像轮廓看上去起来比较清晰。
图像融合简述
图像融合简述1、图像融合：图像融合是指将多幅图像，在经过去噪、配准等预处理后，再依据某些融合规则合成⼀幅图像的过程。
融合图像对⽬标的描述更清晰和准确，更适合图像后续的处理。
（多传感器图像融合（可见光图像和红外图像融合）、单⼀传感器多聚焦图像融合）图像融合需要遵守的3个基本原则：1)融合后图像要含有所有源图像的明显突出信息；2)融合后图像不能加⼊任何的⼈为信息；3) 对源图像中不感兴趣的信息，如噪声要尽可能多地抑制其出现在融合图像中。
融合图像的作⽤①图像增强。
通过综合来⾃多传感器（或者单⼀传感器在不同时间）的图像，获得⽐原始图像清晰度更⾼的新图像。
②特征提取。
通过融合来⾃多传感器的图像更好地提取图像的特征，如线段，边缘等。
③去噪。
④⽬标识别与跟踪。
⑤三维重构。
2、图像融合应⽤领域图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应⽤领域也遍及遥感图像处理，可见光图像处理，红外图像处理，医学图像处理等。
3、⼏种典型的数字图像融合⽅法主成分分析法差分演化计算法（DE）遗传算法 GA粒⼦群算法（PSO）蚁群算法神经⽹络法⼩波变换法模糊图像融合。
如果按研究⽅法分类，彩⾊图像融合⼤体可以分为两类：基于⼈的视觉系统和直接基于物理光学。
基于物理光学的研究是直接在颜⾊空间RGB中对图像进⾏处理、融合。
⽽基于⼈的视觉系统的融合，更多是从感官上在⾊彩的 HI V空间对图像进⾏融合。
4、融合过程：图像融合的⽅法很多，按照信息提取的层次从低到⾼的原则可划分为 3 类：像素级图像融合、特征级图像融合和决策级图像融合。
像素级融合依据⼀定的融合规则直接对源图像基于像素的特征进⾏融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
它保留源图像的原始信息最多、融合准确性最⾼，但该类⽅法也存在着信息量最⼤、对硬件设备和配准的要求较⾼、计算时间长和实时处理差等缺点。
特征级图像融合是⾸先对源图像进⾏简单的预处理，再通过⼀定模型对源图像的⾓点、边缘、形状等特征信息进⾏提取，并通过合适的融合规则进⾏选取，再依据⼀定的融合规则对这些特征信息进⾏选取和融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
数字图像处理技术在医学影像中的应用
数字图像处理技术在医学影像中的应用数字图像处理技术是一种通过计算机和数字信号处理方法对图像进行处理和分析的技术。
在医学影像中，数字图像处理技术的应用已经成为医学诊断、研究和治疗的重要手段。
本文将探讨数字图像处理技术在医学影像中的应用，并介绍其中的一些重要技术和应用领域。
1. 图像增强与恢复图像增强和恢复是数字图像处理技术在医学影像中应用最常见的领域之一。
通过去噪、增强图像的对比度和边缘，可以提取出更多有用的信息，提高医生对影像的识别和判断能力。
例如，在X光片和MRI图像中，通过数字图像处理技术可以去除噪点和伪影，使图像更加清晰，帮助医生准确地诊断疾病。
2. 医学图像分割医学图像分割是指将医学影像中的结构分割出来，如肿瘤、器官等。
通过数字图像处理技术，可以根据图像中的不同像素值、纹理、强度等特征，对图像进行自动或半自动分割，从而获取有关器官或病变的准确信息。
这对于诊断和治疗中的手术规划和定位非常重要。
3. 医学图像配准与融合医学图像配准和融合是将不同时间、不同模态的医学图像进行准确的对齐和叠加。
通过数字图像处理技术，可以将多张图像进行配准并融合，从而提供更全面、更准确的信息供医生分析和诊断。
例如，在放射学检查中，结合CT和MRI图像可以显著提高疾病的准确诊断率。
4. 医学图像分析与特征提取医学图像分析和特征提取是数字图像处理技术在医学影像中应用的重要组成部分。
通过分析图像中的像素值、形状、纹理等特征，可以提取出对疾病诊断和评估具有关联性的信息。
例如，在癌症诊断中，通过计算病变的形状和纹理特征，可以帮助医生判断肿瘤的性质，并预测其生长和转移趋势。
5. 三维重建与可视化三维重建与可视化是将医学影像中的二维信息转化为三维形式，以便更好地理解病变的空间结构和位置关系。
通过数字图像处理技术，可以将CT、MRI等二维图像转化为三维模型，并进行可视化展示。
这对于手术规划、解剖学教学和疾病研究具有重要意义。
除了上述应用，数字图像处理技术在医学影像中的其他领域也得到了广泛应用，如基于机器学习和人工智能的图像识别和分类、图像压缩和存储、医学影像的自动化检测和诊断等。
数字图像处理技术在医疗领域的应用
数字图像处理技术在医疗领域的应用在当今科技飞速发展的时代，数字图像处理技术正以前所未有的速度融入医疗领域，为疾病的诊断、治疗和研究带来了深刻的变革。
这项技术的应用范围广泛，从医学影像的增强和分析，到手术中的实时导航，再到远程医疗中的图像传输和处理，都发挥着至关重要的作用。
数字图像处理技术在医学影像领域的应用是最为显著的。
医学影像，如 X 射线、CT、MRI 等，是医生诊断疾病的重要依据。
然而，这些原始影像往往存在着分辨率不高、对比度不足、噪声干扰等问题，给医生的诊断带来了一定的困难。
数字图像处理技术通过图像增强、滤波、锐化等方法，可以有效地改善影像的质量，使病变部位更加清晰可见。
例如，在 X 射线影像中，通过增强对比度，可以更清楚地显示骨骼结构和肺部的病变；在 CT 影像中，利用滤波技术去除噪声，能够提高组织的分辨率，帮助医生发现微小的肿瘤；而在 MRI 影像中，通过图像配准和融合技术，可以将不同序列的影像进行整合，为医生提供更全面的病变信息。
除了影像增强，数字图像处理技术还在医学影像的分割和测量方面发挥着重要作用。
医学影像中的病变区域往往需要精确地分割和测量，以便评估病情的严重程度和治疗效果。
通过阈值分割、区域生长、边缘检测等算法，可以将病变组织从正常组织中分离出来，并计算其面积、体积、形状等参数。
在心血管疾病的诊断中，数字图像处理技术可以对冠状动脉的 CT 影像进行分析，测量血管的狭窄程度和斑块的大小，为医生制定治疗方案提供重要的参考依据。
在肿瘤学中，通过对肿瘤的分割和测量，可以评估肿瘤的生长速度和治疗后的变化，及时调整治疗策略。
数字图像处理技术在手术中的应用也日益广泛。
在微创手术中，医生需要依靠实时的影像引导来操作器械，避免损伤周围的正常组织。
通过数字图像处理技术，可以将手术器械的位置与术前的影像进行融合，为医生提供实时的导航信息，提高手术的准确性和安全性。
此外，数字图像处理技术还可以用于手术中的虚拟现实和增强现实应用。
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数字图像融合技术摘要:数字图像技术在遥感、医学、军事、刑事执法等多个领域已经广为普及,图像资料在作为信息情报载体的地位越来越重要。
数字图像融合技术将多个传感器在同一时间或不同时间获取的对于某个对象的图像加以综合,产生新的有关该物体的图像信息。
关键词: 图像,图像融合1、引言数字图像处理技术起源于20世纪20年代,由于当时技术手段的限制,图像处理科学与技术的发展相当缓慢。
直到第三代计算机问世后,借助于现代科技发展所带来的技术突破数字图像处理才开始迅速发展并得到普遍应用。
同时,图像处理的许多技术也日趋成熟。
数字图像融合技术正是图像处理技术发展的热点之一。
对它的研究也呈上升之势而应用的领域遍及遥感、医学、军事、刑事执法等多个领域。
然而由于图像融合技术本身的发展比较短,图像处理界对它的研究并未完全形成一个完整的体系,往往主要是针对单一融合方法的研究较多,相应的至今尚没有几部对图像融合技术系统论述的著作。
2、数字图像融合技术概述数字图像融合是信息融合的一种。
而信息融合的一般定义是:利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析,优化综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。
按这个定义,各个传感器是信息融合的基础,多传感器网络是信息传输通道,多元信息是信息融合的加工对象,协调优化和综合处理是信息融合的核心。
多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。
在多传感器系统中各种传感器提供的信息可能是具有不同的特征:时变或非时变,实时或非实时的,快变的或缓变的,模糊的或确定的,精确的或不完整的,可靠的或非可靠的,相互支持或互补的,也可能是相互矛盾的或冲突的。
信息融合的目标是基于各个传感器分离观测信息,通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。
这是最佳协同作用的结果,它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势,来提高整个传感器系统的有效性。
图像融合,主要是指将多个传感器在同一时间或不同时间获取的对于某个对象的图像加以综合,产生新的有关该物体的图像信息。
也就是通过一定的算法将多个图像数据结合在一起生成一个新的影像。
用形象的说法来做个比喻,对于人来说要充分了解外部某一对象的状况,通常是通过眼睛、耳朵、鼻子等多个感觉器官来获取对方信息,然后经过大脑的综合、分析得出相关结论,在完成这一过程中对于具有高智慧的人来说是由思维中心自觉来实现。
3、数字图像融合技术的分类3、1 数字图像融合方法的一般分类根据获取图像信息传感器的不同,图像融合技术可以分为单传感其与多传感器图像融合,这种分类相对容易理解。
从应用和实践的角度出发,按图像融合的层次从低到高大致可以分为三个层次:数据(像素)级融合、特征级融合和决策级融合。
1、数据(像素)级融合:是直接对各幅图像的像素进行配准后运用各种算法融合,综合处理的过程。
这是一种低层次上的融合。
保留了尽可能多的原始信息,能提供细微信息,精度比较高。
可用来增加图像的有用信息内容,从而进行更可靠的分析,为下一步处理提供更多的特征。
由于像素级融合对像素配准的要求较高所以在不同传感器采集图像时的要有准确的配准。
侦查工作的特点决定了在进行图像融合过程中,主要的融合层次在于该像素级的融合。
2、特征级融合:是属于中间层次。
它的处理方法是对来自不同信息传感器的原始信息进行特征抽取,然后再对获得的多个特征信息进行综合分析和处理,以实现对多传感器数据的分类、汇集和综合。
3、决策级融合:是更高层次的信息融合,其结果将为各种控制、决策提供依据。
是通过结合具体的应用或需求有选择地利用特征级图像融合所获得的有关目标的各类特征信息综合判断,以实现判断决策的目的。
3、2 数字图像融合的常用技术方法在本文中主要讨论的是像素级图像层面的融合。
(1)基于色彩空间变换的图像融合基于色彩空间变换的图像融合技术就是通过对图像从RGB空间到HIS或YCbCr空间之间的变换来实现的。
要实现两个不同空间的转换,也就是说要确定这两个坐标系之间的相互关系。
一般的HIS图像融合方法是,先将被融合图像作RGB-HIS变换,然后用一个较高空间分辨率的灰度图像的强度成分替换低分辨率强度成分,然后再进行HIS-RGB变换,得到融合图像。
普通HIS图像融合原理如下步骤:第一步:作RGB→HIS变换:第二步:用INEW代替I0;第三步:作HIS→RGB 变换:其中Rnew、Gnew、Bnew对应着融合后图像的对应值。
最后色调H和饱和度S通过下式求得:HIS方法应用较为广泛,并且作为一种标准的处理方法存在于许多商业软件包中。
针对该方法存在的一些问题,出现了许多改进的HIS融合方法,以提高融合效果。
与HIS变换一样,通过RGB到YCbCr空间的变换也是基于相同的原理来进行的。
YCbCr空间是视频产品中常用的色彩编码方案,其中Y是指亮度分量,Cb 指蓝色色度分量,而Cr指红色色度分量。
它们之间的转换公式从RGB到YCbCr 如下:Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 BCb = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128Cr = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128反过来也可以:R = Y + 1.402 (Cr-128)G = Y - 0.34414 (Cb-128) - 0.71414 (Cr-128)B = Y + 1.772 (Cb-128)将上式RGB与YCbCr两个色彩空间的转换公式用矩阵的形式可表示为:(2)基于假彩色的数字图像融合对于彩色图像,我们最常见的面向硬件的模型就是前述的RGB模型,工作生活中所用到的计算机CRT显示器上的影像基本上大都是在RGB三基色色彩空间形成的。
在RGB彩色模型中表示图像的三个分量中,每一个分量图像都是其原色图像,这三幅图像在显示器上合成产生一幅彩色图像。
在该空间模型中用来表示每一像素的位数(比特数)称作像素深度。
对于RGB模型合成的图像,每一个分量图像(红、绿、蓝三者之一)在深度上都是由8位二进制数字组成。
因此每一个RGB 彩色像素(3个R、G、B分量为一组)就有24位。
颜色总数为224=16777216种。
把这样的彩色图像一般也成为真彩色图像。
能够在较大范围内反映出自然界的真实色彩。
与真彩色相对应而所谓的假彩色图像融合就是根据特定的准则给灰度图像的灰度值赋予彩色,然后以所赋予彩色的形式重新显现。
此种融合的方法在于为了更有利于人眼观察和理解一幅图像的灰度目标。
而进行彩色融合的主要依据或动力就在于,人眼辨别各类彩色的能力远远超过对于灰度层级的识别。
人类可以辨别上千种颜色相比之下却只能辨识出二三十种灰度。
(3)基于小波变换的图像融合小波变换可以将原始图像分解成一系列具有不同空间分辨率和频域特性的子空间,可以充分反映原始图像的局部变化特征。
基于小波的融合的基本原则是在一个高分辨率空间数据的分解层次上合并低分辨率光谱数据,这可以通过置换、相加,或者相应系数的选择来实现。
最后综合的融合分量生成一幅图像,它结合了低分辨率波段的光谱信息和较高全色波段的空间分辨率。
把待融合的原始图像进行小波变换后,图像被分解到不同的频率区域上,图像的融合处理就要在每一频率段上分别采用不同的算法进行图像的融合。
对于图像可以进行层小波变换,每一层的小波变换只需对上一层的小波变换后的低频分量进行变换。
这样就形成了小波变换的金字塔结构。
由于图像融合的最高层需要对数据进行选取或均衡,因此最高层的低频部分所用的融合算子是融合图像的细节取舍的最关键一步,对图像高频算子的合理选取可以起到增强图像边缘、突出边缘的作用。
与传统的数据融合方法如PCA、HIS等相比,小波融合模型不仅能够针对输入图像的不同特征来合理选择小波基以及小波变换的次数,而且在融合操作时又可以根据实际需要来引入双方的细节信息,从而表现出更强的针对性和实用性,融合效果更好,容易提取原始图像的结构信息和细节信息。
另外,从实施过程的灵活性方面评价,HIS 变换只能而且必须同时对三个波段进行融合操作,PCA变换的输入图像必须有三个或三个以上,而小波方法则能够完成对单一波段或多个波段的融合运算。
(4)逻辑滤波器和加权平均法最直观的融合方法是将图像中两个相应像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,进行“与”运算。
来自“与”运算的特征认为对应了环境的主要方面。
同样,“或”滤波用来分割图像,因为所有的大于特定的门限值传感器信息都可用来进行图像分割。
两个像素的值均小于特定的门限值时,用“或非”运算。
加权平均法是将各个源图像之间的对应的每个像素进行加权平均,从而得到改善效果后的融合图像。
图像融合的方法并不限于上述的几种。
其他的融合方法还有金字塔融合法、模拟退火法、数学形态法等等在此不再赘述。
4、结束语在工作中我们经常需要获取对象的一些图像,我们在尽力提高拍摄技术和摄像设备运用技能、硬件科技含量的同时,几乎都需要相应的后期处理来保障。
进行图像融合处理就可以在很大程度上提高单一图像的信息含量,便于分析和识别。
参考文献:[1] 阮秋奇.数字图像处理学.北京.电子工业出版社.2001.[2] 霍宏涛.数字图像处理.北京.北京理工大学出版社.2002.[3] 金承骏.hotoshop相片修饰润色技术.北京.中国青年出版社.2003.[4] 姚孝红.中文版PHOTOSHOP CS标准教程.北京.中国电力出版社2004.。