8图像融合
图像融合
图像融合经过图像配准后，根据图像间变换矩阵H可以确定图像间的重叠区域，对图像序列进行拼接形成一幅全景图像。
由于待拼接的各图像可能会存在亮度差异，或者使用普通相机拍摄图像时，图像中可能出现边缘失真现象，这样会造成配准后的图像在强度或颜色上不连续，存在明显的拼接缝隙，所以必须对图像重叠部分进行处理。
为了消除图像间的拼接缝隙，实现平滑过渡，本文采用了图像融合的方法。
图像融合就是将不同来源的相同图像的图像数据进行空间上的配准，然后采取一定的算法将各个图像数据当中的所有信息互补、有效地结合起来，产生出新的图像数据的信息。
新的数据能够更全面的描述对象，从而减少了对象可能存在的不完整和误差，并且最大限度的利用了信息源提供的信息。
图像融合能更好的描述被感知的对象，并且提高图像信息的能力。
本文采用加权平均融合法，它类似于直接平均法，但是重叠区域的像素值不再是简单叠加，而是先加权再叠加平均。
下式中，和分别是第一幅图像和第二幅图像中重叠区域对应像素的权值，并且满足。
选择适当的权值，可使重叠区域实现平滑过渡，同时消除拼接痕迹。
这种方法简洁、快速，是一种比较常用的图像融合方法。
（3.3）选择权值有以下两种办法：1）帽子函数加权平均法这种方法对图像中心区域的像素赋予较高权值，图像边缘区域像素的权值较则低：（3.4）其中和，表示第i个图像的宽和高，帽子函数如图5.1。
图5.1 帽子函数为了满足需要对，需要对(5.2)式进行修正，像素权值为：（3.5）即也就是多幅图像融合时，重叠区域可表示为: ，这里。
2）这种方法是由 Szeliski 提出的，假如是两幅待拼接的图像，将图像在空间叠加，则融合后的像素可为:（3.6）式中, 表示权重值，它们一般与重叠区域的宽度有关，即一般，其中表示重叠区域的宽度，且，，，。
在重叠区域中，由 1渐变至0，由0渐变至1，由此实现了在重叠区域中由慢慢平滑过渡到。
如图 5.2。
图 5.2 权值函数分布。
Photoshop图像融合和合成教程
Photoshop图像融合和合成教程第一章：概述Photoshop是一款广泛应用于图像编辑和处理的软件，其中图像融合和合成是其重要的功能之一。
无论是修复照片中的缺陷，还是合成多张照片以创建绚丽的画面效果，都可以通过图像融合和合成来实现。
本教程将介绍如何使用Photoshop进行图像融合和合成，并提供一些实用的技巧和指导。
第二章：图像融合基础在进行图像融合之前，首先需要了解一些基本的概念和技巧。
首先，熟悉图层的概念是非常重要的。
在Photoshop中，每个图像都可以放置在一个独立的图层上，通过调整图层的顺序和透明度，可以实现图像的合成效果。
其次，要掌握如何选择和调整图像的区域。
通过使用选区工具和修剪工具，可以精确选择和调整图像的特定部分。
最后，在进行图像融合时，要注意保持图像的一致性，使合成后的画面看起来自然流畅。
第三章：图像融合技巧图像融合过程中，可以运用各种技巧来实现不同的效果。
首先是色彩和亮度的调整。
通过调整图层的色彩和亮度，可以使不同图像之间的颜色和光照保持一致，从而让合成后的画面更加自然。
其次是透明度和融合模式的运用。
通过调整图层的透明度和应用不同的融合模式，可以将多个图像融合在一起，创造出独特的效果。
此外，还可以使用图层蒙版和图层样式等功能，进一步调整和美化合成后的图像。
第四章：图像合成技巧除了图像融合外，图像合成可以将多个独立的图像组合成一个整体。
在进行图像合成之前，可以先将各个图像放置在不同的图层上，并通过调整图层的位置和大小来实现组合效果。
接下来，通过使用选择工具和修剪工具，可以剪切和调整图像的特定部分，使其融合更加自然。
此外，还可以运用遮罩和蒙版等功能，进一步调整合成后的图像，并添加特效和文本等元素，使其更具视觉冲击力。
第五章：实际应用案例在学习了基本的图像融合和合成技巧后，可以通过一些实际应用案例来加深理解。
例如，修复老旧照片中的损坏和瑕疵，将不同角度的照片合成成全景图，或者将人物与场景进行合成等。
像融合将多张照片融合在一起
像融合将多张照片融合在一起在数字科技的快速发展下，照片编辑已经成为了一项非常常见的技巧。
而在照片编辑领域中，一种常见而又有趣的编辑方式就是融合多张照片。
通过将多张照片进行融合，我们可以创造出令人惊艳的视觉效果，展示出不同照片之间的联系与关联。
本文将介绍一些像融合的技巧和方法，帮助你将多张照片融合在一起，创造出独特的图像作品。
1. 准备工作在开始像融合多张照片之前，需要进行一些准备工作。
首先，选择一款专业的照片编辑软件，如Adobe Photoshop或GIMP。
这些软件提供了丰富的工具和功能，让你能够更容易地进行像融合的操作。
其次，选择你要融合的照片。
这些照片可以是风景、人物或其他主题的照片，根据你的创作需求进行选择。
2. 图像选取与剪裁在进行像融合之前，首先需要对选取的图像进行一些处理。
使用图像编辑软件，将每张照片依次打开并进行剪裁。
剪裁可以去除图像中与融合主题无关的元素，从而使融合后的图像更加整洁。
此外，确保每张照片的尺寸和分辨率相同，这样有助于融合后的图像效果更加自然。
3. 图层融合与调整一旦完成图像的选取和剪裁，接下来就是进行图层融合和调整。
打开第一张照片，在编辑软件中创建一个新的图层。
然后，打开第二张照片，将其复制到新建的图层上。
通过调整图层的透明度和位置，将第二张照片与第一张照片进行融合。
可以使用编辑软件提供的橡皮擦工具，擦除部分图层，以达到更好的融合效果。
重复以上步骤，将剩余的照片逐一融合在一起。
4. 色彩和亮度调整融合图像的色彩和亮度调整非常重要。
可以使用编辑软件中的色彩校正工具，调整整体图像的色调、饱和度和亮度，以使融合后的图像看起来更加和谐统一。
此外，还可以使用编辑软件提供的曲线调整工具，对每个图层进行微调，以改善图像细节和对比度。
5. 修饰与特效添加为了使融合后的图像更加独特，还可以添加一些修饰和特效。
比如，可以使用滤镜效果增加图像的艺术感，或者在特定位置添加贴纸、文字等元素，以突出图像的主题和重点。
计算机视觉中的图像融合方法
计算机视觉中的图像融合方法计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，它的应用范围非常广泛，包括图像处理、模式识别、计算机图形学等。
图像融合是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它是将多幅图像或多种数据融合在一起，以获取更多的信息，提高图像的质量和解释能力。
在本文中，将介绍计算机视觉中的图像融合方法。
图像融合的基本概念图像融合是指将来自不同传感器、不同时间或不同空间的多幅图像融合在一起，以产生一个具有更多信息的新图像。
图像融合技术可以用于增强图像的对比度、减少噪声、提高分辨率、增强特定目标的识别能力等。
图像融合的目标是将原始图像中的信息进行最大化利用，以获得更多的有用信息。
图像融合的方法图像融合的方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素值进行加权平均或其他数学运算，以获得一个新的图像。
像素级融合是最简单的融合方法，它不考虑图像中的任何特征，只是简单地对像素值进行操作。
由于像素级融合没有考虑到图像的特征，因此它的融合效果通常不太理想。
2. 特征级融合特征级融合是指利用图像中的特征信息进行融合。
特征级融合通常包括特征提取、特征选择、特征融合等步骤。
通过对图像中的特征信息进行提取和融合，可以更好地保留图像中的有用信息，提高融合效果。
3. 决策级融合决策级融合是指通过对多幅图像进行决策，以确定最终融合结果。
决策级融合通常包括分类、聚类、回归等方法，通过对图像进行分析和决策，以获得最终的融合结果。
图像融合的应用图像融合技术在军事、医学、遥感、安防等领域都有着广泛的应用。
在军事领域，图像融合可以用于合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像，以获得更全面的目标信息。
在医学影像领域，图像融合可以用于将不同模态的医学影像进行融合，以提高诊断的准确性。
在遥感领域，图像融合可以用于将多源遥感数据进行融合，以获得更准确的地物信息。
在安防领域，图像融合可以用于将可见光图像与红外图像进行融合，以提高目标的检测和识别能力。
图像融合与合成教程
图像融合与合成教程图像融合与合成是PhotoShop软件中常用的功能之一。
利用这些功能，我们可以将多张照片合并成一张，使得最终的图像更加完美和有趣。
下面，我将分享一些图像融合与合成的技巧，希望能帮助大家提升照片编辑的效果。
首先，我们需要打开PhotoShop软件并将需要进行融合与合成的照片导入到软件中。
接下来，让我们一起来学习几种常见的图像融合与合成技巧。
1. 图层融合：在PhotoShop软件中，我们可以利用图层功能来实现图像融合。
首先，在图层面板中选择需要融合的图层，并将其拖动到另一个图层上。
然后，通过调整图层的不透明度或使用蒙版工具进行细节调整，使得两张照片融合自然。
2. 抠图合成：有时候，我们需要将某个物体从一张照片中抠出并放置到另一张照片中，这就需要用到抠图合成技巧。
我们可以使用套索工具或魔术棒工具将目标物体选中，然后使用剪切工具或图层蒙版来进行抠图。
最后，将抠出的物体粘贴到目标照片中，并进行细节调整以达到无缝融合的效果。
3. 光影调整：合成的照片中，不同照片的光影效果可能会不一致，这就需要进行光影调整。
我们可以利用亮度/对比度、曲线等工具来调整照片的整体光影效果。
此外，我们还可以使用渐变工具添加阴影或高光效果，使得融合后的照片更加逼真。
4. 颜色匹配：为了使得合成后的照片颜色统一，我们可以使用色彩平衡或相机原始配置工具来进行颜色匹配。
通过调整色阶、饱和度和色相等参数，我们可以使得融合后的照片颜色一致，达到更好的效果。
5. 效果添加：除了基本的融合与合成，我们还可以利用PhotoShop软件中的各种效果工具来为照片增添特效。
比如，我们可以使用滤镜效果来增加照片的模糊、锐化或变形效果；也可以使用修饰工具如涂抹工具、钢笔工具等进行细节修饰；还可以运用文本工具添加文字说明或水印等。
通过上述几种图像融合与合成技巧的运用，我们可以创建出独特、有趣的照片作品。
当然，这只是冰山一角，PhotoShop软件还有更多高级的功能和技巧等待我们去探索和学习。
08.图像融合
Sharpening /Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening
本节收获
• 掌握图像融合的基本方法和流程 • 学习了Gram-Schmidt Pan Sharpening融合方法 • 学习了NNDiffuse 图像融合工具 • 学习了不同传感器、相同传感器图像的融合
图像融合
技术支持邮箱：ENVI-IDL@ 技术支持热线：400-819-2881-5 官方技术博客：/enviidl 官方技术qq群：184886955
课程简介
• 图像融合，是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单 波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图 像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率 ，又具有多光谱特征。
NNDiffuse
pan 理和投影坐标系统、具备RPC信息和基于像元位置（无空间坐标系）几种地理信息
sharpening（NND）
元数据类型；支持多线程计算，能进行高性能处理。
融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能得到很好保留。
练习
• 数据：
SPOT4 的10米全色波段和Landsat TM 30m QuickBird全色和多光谱图像
• 图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方法的选 择也非常重要，同样的融合方法在用在不同影像中，得 到的结果往往会不一样。
各种融合方法说明
NNDiffuse融合方法是最新的融合算法，支持最近传感器类型，如Landsat 8、 SPOT、WorldView-2/3、Pléiades-1A/1B、QuickBird、GeoEye-1、EO-1 ALI 、IKONOS、DubaiSat-1/2、NigeriaSat-2、高分数据等，融合结果对于色彩、 纹理和光谱信息，均能得到很好保留。这种方法可以满足绝大部分多光谱与全色 分辨率为整数倍关系的图像融合，推荐使用。
图像融合技术
基于多分辨图像融合的实现
基于多分辨图像融合的实现
二维离散小波变换
Mallat经典算法
设输入图像为
令
Mallat图像分解算法如下
式中，Z为整数级，{h，g}为选定的滤波器组，1<=j<=N,N为离散小波变换分解层数。
基于多分辨图像融合的实现
重构算法为
对任意
上的二维矩阵
满足：
基于多分辨图像融合的实现
（图像的金字塔结构）
基于多分辨图像融合的实现
输入源图像； 确定分解层数、低频融合策略、高频融合策略等参数； 分别构建两幅图像的多分辨结构； 利用低频融合策略融合源图像的低频部分； 利用高频融合策略融合源图像的高频细节部分； 重构图像，获得融合图像。
基于多分辨图像融合的实现
分别表示图像A和B的第i,j层分解系数
基于多分辨图像融合的实现
基于多分辨图像融合的实现
上
下
基于多分辨图像融合的实现
此时离散小波变换为 二维小波分解的具体过程为：在低频子带上对图像I(x,y)中每一行构成的一维数组进行一维小波分解，再对分解形成的低、高频信息中每一列的一维数据做一维小波分解，最终形成四个子带图像的低频分量LL、垂直方向上的高频分量LH、水平方向上的高频分量HL、两个方向上的高频分量HH。
图像融合的方法
空间域融合方法
变换域融合方法
简单组合式图像融合方法
逻辑滤波器法
数学形态法
图像代数法
小波变换法
金字塔变换法
高通滤波法(HPF)
HIS变换
PCA变换
空间域融合方法
变换域融合方法
空间域融合方法
简单组合式图像融合方法
变换域融合方法
空间域融合方法
图像融合的三大方法
图像融合分类图像融合的层次可分为像素级、特征级和决策级三个部分。
（1）像素级图像融合像素级图像融合是指在严格配准条件下对各传感器输出的信号直接进行信息综合处理的过程。
像素级图像融合是直接在原始数据层上进行融合，该层次的融合准确性最高，相比其他层次上的图像融合该层次上的图像融合具有的更精确、更丰富、更可靠的细节信息，有利于图像更进一步的理解与分析。
像素级图像融合是特征级和决策级图像融合的基础，也是目前应用最广泛图像融合方式。
但像素级图像融合也是有缺点的，缺点是预处理的信息量最大，处理时间较长，对通信带宽的要求高，因此在此层析上进行图像融合之前必须先对参加融合的图像进行精确的配准，加大了工作量。
像素级图像融合通常用于：图像分析和理解、多源图2-1像素级数据融合原理示意图(2)特征级图像融合特征级图像融合是指对不同传感器的多源信息进行特征提取（包括形状、边缘、区域、轮廓、纹理、角等），然后再对从多个传感器获得的多个特征信息进行综合的分析和处理的过程。
特征级图像融合属于中间层次，为决策级图像融合做准备，它既保留了重要信息，有对信息进行了压缩，便于实时处理。
特征级图像融合可以分为两大类：目标状态数据融合和目标特性融合。
目标状态数据融合主要用于多传感器目标跟踪领域；目标特性融合就是特征层次的识别。
目前特征级图像融合的方法有：加权平均法、贝叶斯估计方法、聚类分析方法等。
图2-2特征级数据融合原理示意图（3）决策级图像融合决策级图像融合是指对每个图像的特征信息进行分类、识别等处理，形成相应的结果，进行进一步的融合过程，最终的决策结果是全局最优决策。
决策级图像融合是一种更高层次的信息融合，其结果将为各种控制或决策提供依据。
进行Array图2-3决策级数据融合原理示意图。
图像融合技术
对任意 L R 上的二维矩阵
2
A am, n m,nZ
a 2 m, n 满足：m,nZ
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基于多分辨图像融合的实现
定义如下算子为
H r Am, n H C Am, n Gr Am, n GC Am, n 1
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分类
预处理 图像
特征提取
图像分类
应用
像素级 图 像 融 合
特征级 图 像 融 合
决策级 图 像 融 合
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分类
像素级融合
像素级融合中有空间域算法和变换域算法，空 间域算法中又有多种融合规则方法，如逻辑滤
波法，灰度加权平均法，对比调制法等；变换
域中又有金字塔分解融合法，小波变换法。其 中的小波变换是当前最重要，最常用的方法。
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应用
图像融合技术广泛应用于各个领域： 如医学、军事等。
医 疗 应 用
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军事应用
海湾战争中发挥很好作战性 能的“LANTIRN”吊舱就是一 种图像融合系统。是一种用 于飞行战斗机的低空红外夜 视目标侦测系统。
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远程遥感应用
LANDSAT项目工作组 LANDSAT采集的图像 LANDSAT发射火箭
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分类
决策级融合
决策级融合主要在于主观的要求，同样也有一些
规则，如贝叶斯法，D-S证据法和表决法等。
融合算法常结合图像的平均值、熵值、标准 偏差、平均梯度；平均梯度反映了图像中的微小 细节反差与纹理变化特征，同时也反映了图像的 清晰度。目前对图像融合存在两个问题：最佳小 波基函数的选取和最佳小波分解层数的选取。
图像融合的实验报告
图像融合的实验报告实验报告：图像融合一、实验目的本实验的目的是研究和实践图像融合的方法，探究图像融合在多种应用中的作用和效果。
二、实验原理图像融合是将两幅或多幅图像以某种方式进行合成，生成一幅新的图像，使之具有源图像的一些特征和信息。
在图像融合中，常使用的方法包括像素级融合和特征级融合。
像素级融合是将不同图像中的像素点通过某种算法进行融合，产生新的像素值；特征级融合则是将不同图像中的特征提取出来，然后进行融合得到新的特征。
三、实验步骤1. 收集源图像：从不同角度和距离拍摄相同目标的不同图像，作为源图像；2. 图像预处理：对源图像进行预处理，包括灰度化、图像增强、去噪等操作，以便提取和融合图像的特征；3. 特征提取：使用特征提取算法，如边缘检测、角点检测等，从源图像中提取出不同的特征；4. 图像融合：根据所选的融合方法，将不同图像的像素点或特征进行融合；5. 融合结果评估：对融合结果进行评估，包括图像质量评估、信息保留度评估等。
四、实验结果与分析经过以上步骤，我们将图像进行了融合，并得到了融合后的图像。
对融合后的图像进行质量评估发现，融合后的图像与原图相比，整体上有明显的信息保留，且清晰度较高，细节丰富。
这说明我们所选择的特征融合方法在一定程度上是有效的。
五、实验应用图像融合在多个领域有着广泛的应用。
在军事领域，图像融合可以用于红外图像和可见光图像的融合，以提高目标探测和识别的准确率。
在医学领域，图像融合可以将不同类型的医学图像进行融合，帮助医生更准确地进行诊断和治疗。
在遥感领域，图像融合可以将多源的遥感图像融合，提高地物的分类精度和信息提取能力。
六、实验总结本实验通过对图像融合的研究和实践，了解了图像融合的原理和方法，并在实验中得到了一定的实际经验。
图像融合在多个领域都有重要的应用，可以提高图像质量、增强图像信息特征、准确识别目标等。
未来，我们可以进一步研究更多的图像融合方法，优化融合结果，并在更多领域中应用图像融合技术。
如何使用图像处理技术实现图像融合
如何使用图像处理技术实现图像融合图像融合是一项广泛应用于图像处理领域的技术，它可以将多个图像合成为一个图像，以达到数据融合、丰富图像信息或者改变图像外观等目的。
通过使用图像处理技术实现图像融合，我们可以创造出更具艺术性和实用性的图像。
本文将介绍一些常用的图像处理技术，以及如何利用这些技术来实现图像融合。
图像融合的基础是图像的融合算法。
在图像处理领域，有许多融合算法可供选择，如基于像素加权的线性融合算法、基于尺度的融合算法和基于区域的融合算法等。
这些算法都有各自的优缺点，我们可以根据需求选择适合的算法进行图像融合。
接下来，我们可以结合一些基本的图像处理技术来实现图像融合。
其中之一是图像的调整和增强技术。
通过调整图像的亮度、对比度和饱和度等参数，我们可以改变图像的整体外观。
在图像融合中，这些调整和增强技术可以用来使多个图像在色彩上更加一致，以增加融合后图像的一致性。
图像的滤波技术也是实现图像融合的重要方法之一。
滤波技术能够平滑和增强图像的细节，过滤掉图像中的噪声，并改变图像的频率特性。
常用的滤波方法包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波等。
在图像融合中，我们可以利用这些滤波技术来消除图像之间的边界，使融合后的图像更加自然。
除了调整和滤波技术，图像的变换和几何校正技术也可以应用于图像融合。
例如，我们可以使用图像的缩放、旋转和仿射变换等技术来调整图像的尺寸和位置，以使多个图像能够准确对齐并融合在一起。
利用图像的投影变换和透视变换等技术，我们还可以实现不同角度和视角的图像融合，以创造出更具立体感和逼真度的效果。
图像的分割和合成技术也是实现图像融合的重要手段。
通过图像分割技术，我们可以将多个图像中的感兴趣区域进行分离，以便更好地处理和融合。
而图像合成技术则可以将分割后的图像块进行重组和组合，形成一个完整的融合图像。
这些技术在图像融合中的应用，能够使不同图像之间的过渡更加自然和连贯，以达到更好的融合效果。
综上所述，图像融合是一项极具挑战和应用前景的技术。
Photoshop中的图像融合技巧与技巧
Photoshop中的图像融合技巧与技巧Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，它提供了许多图像融合的技巧与技巧，让我们能够轻松地将多张图像合成一张，创造出令人惊叹的效果。
在本文中，我将分享一些常用的图像融合技巧，帮助读者更好地利用Photoshop实现创意。
首先，我们来讨论图像融合的基本原理。
图像融合是指将两张或多张图像合成为一张，使它们看起来像是同一张照片拍摄的不同角度或者不同时刻。
要实现这样的效果，首先要确保所有图像的拍摄角度和光线条件相似。
如果拍摄条件不一致，可以使用调整图像亮度、对比度和色彩平衡等功能来使它们更加匹配。
一个常见的图像融合技巧是使用图层蒙版。
图层蒙版允许我们在图像上创建透明度或灰度遮罩，从而隐藏或显示特定部分的图像。
例如，如果我们想要将两个相似的场景合并，但是觉得其中一个画面中的某个物体或人物不合适，我们可以使用图层蒙版将其遮盖掉。
在图层面板中，我们可以选择“新建蒙版”并使用画笔工具来绘制遮罩区域。
另一种常用的技巧是使用图像的不同部分来填充空缺。
当我们合并两个相似的场景时，可能会出现某些区域缺失的情况。
在这种情况下，我们可以使用克隆工具来复制并粘贴其他部分的图像来填充空缺。
克隆工具允许我们从一个图像中复制某个区域，并将其粘贴到另一个图像中。
通过仔细的调整和修饰，我们可以使填充后的图像看起来与原始图像一致。
图像融合还可以通过调整图像的透明度来实现。
如果我们希望在两个图像之间创建混合效果，我们可以降低其中一个图像的透明度。
通过减少透明度，我们可以让两个图像的细节部分互相渗透，从而实现更自然的融合效果。
调整透明度的方法是在图层面板中选择相应的图层，然后通过滑动透明度滑杆来控制透明度的值。
此外，Photoshop还提供了许多其他图像融合技巧，例如混合模式、滤镜效果、画笔和橡皮擦工具等。
这些功能可以根据我们的需要来使用，以达到所需的效果。
例如，混合模式可以改变图层之间的亮度和颜色关系，从而创造出各种不同的效果。
图像融合技术
融合方法：采 用加权平均、 最大最小值选 择等方法进行
融合
融合效果：提 高图像的清晰 度和对比度减 少噪声和模糊
度
图像融合的效果评估
主观评价方法
信息完整性：评估图像中是 否保留了足够的信息如细节、 纹理等
视觉质量：观察图像的视觉 效果如清晰度、色彩饱和度 等
融合效果：观察图像的融合 效果如边缘、过渡等
图像配准：将 不同图像对齐 消除位置偏差
图像融合算法： 选择合适的融 合算法如加权 平均、最大值、
最小值等
图像增强：对 融合后的图像 进行增强处理 提高图像质量
图像分割：将 融合后的图像 分割成不同的 区域便于后续
处理
图像融合的主要算法
基于像素的融合算法
加权平均法：将两个图像的像素值进行加权平均得到融合后的图像 像素选择法：根据一定的规则选择两个图像的像素值得到融合后的图像 像素替换法：将两个图像的像素值进行替换得到融合后的图像 像素混合法：将两个图像的像素值进行混合得到融合后的图像
证和优化
实验结果与分析
实验方法：使用不同图像融合技术进行对比实验 实验数据：收集不同图像融合技术的实验结果数据 实验结果：分析不同图像融合技术的效果差异 结论：得出最佳图像融合技术的结论并分析其优缺点
图像融合技术的发展趋势与展 望
当前图像融合技术存在的问题
融合效果不佳：图像融合后可能出 现模糊、失真等问题
实时性差：图像融合技术难以满足 实时应用的需求
添加标题
添加标题添加标题源自添加标题计算复杂度高：图像融合需要大量 的计算资源导致处理速度慢
应用场景有限：图像融合技术主要 应用于医学、遥感等领域应用范围 有待拓展
未来图像融合技术的发展方向
使用计算机视觉技术进行图像融合的步骤
使用计算机视觉技术进行图像融合的步骤图像融合是指将不同图像或不同图像信息融合成一幅新的图像，以提取和融合不同图像中目标的有用信息。
计算机视觉技术在图像融合中发挥着重要的作用，通过计算机视觉算法，我们可以实现不同图像的特征提取、目标检测和图像融合。
下面将介绍使用计算机视觉技术进行图像融合的步骤。
第一步：图像预处理图像预处理是图像融合的前提，通过对两幅或多幅图像进行预处理，可以使得图像拥有相同的尺寸和对比度，以便后续的图像处理。
预处理包括图像尺寸的统一化、对比度增强和图像去噪等。
尺寸统一化是保证融合后图像的清晰度和可视性的关键，通常可以通过图像缩放或剪裁来实现。
对比度增强可以使得图像的明暗差异更明显，从而更好地提取和融合图像中的目标信息。
图像去噪可以减少图像中的噪声干扰，提高图像质量。
第二步：特征提取在图像融合中，特征提取是一项重要的任务。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等。
特征提取可以通过使用各种计算机视觉算法来实现，如边缘检测、角点检测、纹理分析等。
这些算法可以从图像中提取出不同的特征，为后续的目标检测和图像融合提供基础。
第三步：目标检测目标检测是图像融合的核心步骤，通过目标检测可以找到两幅或多幅图像中共同包含的目标物体。
在计算机视觉中，有很多目标检测算法可供选择，如基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
这些算法可以根据目标物体的特征进行分类和识别，从而实现目标检测。
在目标检测的过程中，可以根据需要选择合适的算法，并进行参数调整，以达到较好的目标检测效果。
第四步：图像融合图像融合是将两幅或多幅图像中的目标物体以及其特征信息融合在一起，生成一幅新的图像。
在图像融合中，可以采用各种图像融合算法，如像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
像素级融合是指将多幅图像的像素按照某种规则进行加权求和，生成融合图像。
特征级融合是指将两幅或多幅图像的特征信息进行融合，并使用融合后的特征信息生成融合图像。
图像融合算法
图像融合算法
图像融合算法是一种以图像的形式来把两幅不同的图像进行融合的方法。
它可以将多幅图像的特征融合到一起，生成新的图像，这样可以更好地呈现出原始图像的信息，并有效地增加图像的外观和细节。
图像融合算法通常有三种实现方式：基于空间的融合、基于频率的融合和基于粒子群优化的融合。
基于空间的融合是利用图像的空间位置特性，将多幅图像按照一定的规则进行融合，使得不同图像中的空间位置信息可以有效融合。
例如，对于两幅相同尺度的图像，可以先均匀地采样，然后将两幅图像中对应位置的像素值进行加权平均，得到新的融合图像。
基于频率的融合是将多幅图像进行傅里叶变换，得到图像的频域特性，然后根据不同的频域特性，将多幅图像的频域分量进行加权平均，得到新的融合图像。
基于粒子群优化的融合是一种更先进的融合方法，其基本思想是使用粒子群优化算法来求解图像融合问题，将多幅图像的特征融合到一起，通过计算多幅图像的相似度，最终生成新的融合图像。
快速学习Photoshop中的图像融合技巧
快速学习Photoshop中的图像融合技巧图像融合是Photoshop软件中一项非常重要的功能。
它可以将不同图像或图层融合在一起，创造出惊人的效果。
在本教程中，我将向您展示几种快速学习Photoshop中图像融合技巧的方法。
1. 图层融合模式图层融合模式是实现图像融合的一种非常简单而有效的方法。
首先，将两个图像打开并作为两个不同的图层放置在同一个Photoshop文档中。
选择要操作的上层图层，然后在图层面板中选择融合模式选项。
常用的融合模式包括正片叠底、滤色和叠加等。
通过尝试不同的融合模式，您可以找到最适合您需要的效果。
2. 曲线调整曲线调整是另一种强大的图像融合技巧。
首先，选择要操作的图像或图层，然后在调整图层面板中选择曲线调整选项。
在曲线窗口中，您可以通过点击并拖动直线来调整图像的色调和对比度。
通过将曲线上的点添加到图像中，您可以在不同区域应用不同的调整。
这将实现图像的完美融合。
3. 蒙版和画笔工具蒙版和画笔工具是实现图像融合的另一种常用技巧。
首先，创建一个蒙版图层，并使用画笔工具将图像融合在一起。
选择画笔工具，并在蒙版图层上使用不同的画笔和不透明度来绘制融合区域。
您可以使用较大的画笔来进行初步的融合，然后使用较小的画笔进行精确的融合。
通过不断调整画笔的不透明度和硬度，您可以实现更加细致的融合效果。
4. 渐变工具渐变工具是另一种实现图像融合的有效方法。
选择渐变工具，并在其中选择适当的渐变类型。
然后，在图像或图层上拖动渐变工具，以将颜色逐渐混合在一起。
您可以使用不同的渐变和不同的渐变方向来实现不同的融合效果。
通过调整渐变的位置和角度，您可以精确控制融合的效果。
5. 图像调整图像调整是实现图像融合的一个重要步骤。
Photoshop提供了许多图像调整选项，包括亮度/对比度、色阶和色彩平衡等。
选择要调整的图像或图层，并在调整图层面板中选择合适的调整选项。
通过微调调整滑块，您可以改变图像的亮度、对比度和颜色，并实现更好的融合效果。
ENVI下的Landsat8图像融合
Landsat8 OLI的图像，包含多光谱8个波段，30米空间分辨率，一个全色波段，15米空间分辨率，以及热红外数据。
ENVI5 SP3的融合功能新增了Landsat8传感器，用GS融合方法将8波段30米的多光谱数据和15米的全色数据进行融合，能得到非常好的融合效果。
1、启动ENVI5 SP3软件，选择 File->Open ，选择_MTL.txt文件打开；
2、工具箱中，双击Image Sharpening->Gram-Schmidt Pan Sharpening；
3、对话框中先选择多光谱数据文件，点击OK，再选择全色数据文件，点击OK；
4、在Pan Sharpening Parameters参数面板，选择传感器类型为：Idcm_oli，重采样方法选择Cubic Convolution，设置输出路径和文件名；
融合前后对比：
融合后（植被和裸地）：
融合前（植被和裸地）：。
Photoshop中的图像融合技巧解析
Photoshop中的图像融合技巧解析Photoshop作为一款功能强大的图像处理软件，提供了多种图像融合技巧，能够帮助用户将多张图像合成一张自然逼真的图片。
本文将详细解析Photoshop中的图像融合技巧，并分步骤介绍如何进行操作。
1. 准备工作- 安装并打开Photoshop软件。
- 导入需要融合的图像，可以通过拖拽文件到软件界面或者通过菜单栏的“文件”-“打开”选项导入。
2. 调整图像尺寸和位置- 在图像融合前，需要将不同图像的尺寸和位置进行调整，以便后续融合操作。
- 选中需要调整的图像图层，点击菜单栏的“编辑”-“变换”选项，可以对图像进行缩放、平移、旋转等变换操作。
- 通过调整图像的尺寸和位置，使得不同图像中的主要元素对齐并适应合成画面。
3. 选择融合工具- Photoshop提供了多种图像融合工具，根据需要选择合适的工具。
- “图层蒙版”工具可以通过黑白笔刷的粉刷来掩盖或露出图像中的元素，从而实现图像的叠加。
- “图像调整”工具可以调整图像的亮度、对比度、色调等参数，以使得融合后的图片整体看起来更加自然。
- “图层样式”选项提供了阴影、发光、描边等效果，可以进一步增强融合后图像的真实感。
4. 使用图层蒙版进行融合- 选中需要融合的图像图层，点击图层面板底部的“添加图层蒙版”按钮，创建一个空白的图层蒙版。
- 使用黑色或白色的笔刷，在图层蒙版上进行绘画，黑色掩盖，白色露出。
- 通过细致的笔触和透明度调整，逐渐将不同图像的元素融合成一张平滑自然的图像。
5. 使用图像调整工具提升融合效果- 点击菜单栏的“图像”-“调整”选项，可以调整整个图片的亮度、对比度、颜色等参数。
- 可以使用“亮度/对比度”调整图像的明暗程度和对比度，使得合成后的图片更加鲜明。
- 可以使用“色阶”调整图像的颜色分布范围，使得合成后的图片颜色更加平衡。
6. 使用图层样式增强融合效果- 选中需要增强效果的图像图层，点击图层面板底部的“添加图层样式”按钮，选择相应的效果参数。
图像融合的原理
图像融合的原理
图像融合是指将多张图像合并为一张图像的过程。
其原理是利用图像处理技术将多幅图像中的信息进行融合，生成一张新的图像。
具体来说，图像融合的原理包括以下几个步骤：
1. 图像对齐：将待融合的图像进行几何校正，使得它们在尺度、旋转和位移上达到一致。
2. 图像拼接：通过图像拼接算法将多张图像进行拼接，生成一张大图像。
常用的图像拼接算法包括重叠区域平均、最大像素值选择、加权融合等。
3. 图像融合：对拼接后的图像进行颜色、亮度等调整，使得图像之间的过渡自然。
常用的图像融合算法包括线性混合、多分辨率融合、频域融合等。
4. 图像增强：对融合后的图像进行增强处理，增强图像的对比度、清晰度等特征。
总的来说，图像融合的原理是将多幅图像的信息合并起来，使得生成的图像具有更丰富的信息内容，同时保持图像的真实性和自然性。
通过使用不同的图像处理算法和技术，可以获得不同效果的图像融合结果。
图像融合技术
18.9 235ms 10.6 375ms 5.34 281ms
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8.4.1 多光照图像融合
在XAVIS代码区中编写线性融合代码：
Readimage(21.bmp,image);
showimage(image);
sleep(1000); Readimage(22.bmp,image1); showimage(image1); sleep(1000); TimerBegin(cccc);
D l1,Ai,jD l1,Bi,j
其它
D l2 ,Ai,jD l2 ,Bi,j
其它
图像重构D l3 ,Fi,j D D ll3 3 ,,B Aii,,jj,,
D l3 ,Ai,jD l3 ,Bi,j
其它
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A l 1 i,j 1 2 m ,n Z h ~ m h ~ n A l i 2 m ,j 2 n m ,n Z h ~ m g ~ n D l 1 i 2 m ,j 2 n
相关系数加权
图像代数算法
8.4.1 多光照图像融合
多光照图像融合方法的评价
方法
线性加权法 （阈值=7、20） 相关系数加权法
（阈值=30） 图像代数算法 （阈值=80）
熵 交叉熵 空间频率 平均误差 处理时间
4.46 0.78 27.08 4.28 0.72 27.02 4.44 0.17 27.26
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8.2.3 小波变换图像融合算法
基于小波分解的图像融合方法原理图
DWT A
DWT B
融合 规则
IDWT
第8页，此课件共29页哦
8.2.3 小波变换图像融合算法
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1 ENVI中的矢量操作 2 多源数据融合 3 彩色融合 4 DEM与遥感图像的融合
1 矢量图形操作
1）ENVI 软件可以打开的文件格式：
常用的矢量文件格式 *.E00 ARC/INFO 交换文件格式 *.SHP *.SHX, *.DBF ARCVIEW 文件格式 *.DXF AUTO-CAD 文件格式 *.DGN MICROSTATION *.MIF MAPINFO 空间数据转换标准格式 USGS SDTS *.EVF ENVI 矢量文件格式 *.ann 注记文件 *.roi 区域定义文件
决策级 专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融合法
Dempater-shafer推理法
2.2 基于像素的图像融合技术
分为波谱域变换、空间域变换、算术运算3类。 光谱域变换首先将多光谱波段转换到另一光谱域,并用全 色高分辨率图像替换其中的相关波段,然后通过反变换回 到原始光谱域,主要包括IHS(明度、色调、饱和度)变换、 主成分变换、Gram Schmidt变换(简称GS变换)等。 空间域变换提取高分辨率图像的高频结构信息,并与多光 谱波段融合以提高其空间分辨率,同时保持丰富的光谱信 息,如高通滤波、小波变换等。 通过加减乘除混合运算或各波段图像数据间的相关性加 权运算,可以不同程度的消除大气影响,增强相关信2年由美国国家电视标准委员会(National Television System Committee ) 指定的彩色电视广播标准NTSC，它对色差信号采用正交平衡调幅的技术 方式，故也称为正交平衡调幅制。NTSC制式的标准，当白光的亮度用Y 来表示时，它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下：
3.1 彩色空间和彩色变换（续2）
同一物体因受光不同会产生亮度上的变化
照射的光越强，反射光也越强，看起来越亮。显然，如果彩色光的强度降 到使人看不到了，在亮度标尺上它应与黑色对应。同样，如果其强度变得很大， 那么亮度等级应与白色对应。亮度是非彩色属性，彩色图像中的亮度对应于黑 白图像中的灰度。
3.1 彩色空间和彩色变换（续3）
这些文件都可以转换为其它的矢量文件。
1 矢量图形操作（续）
2） 矢量图形文件的打开和浏览 3） 在图像上叠加矢量图形 4 ）矢量图形的编辑 5 ）方便(矢量)图形存取的操作 6 ）输出没有图像的矢量文件为一个图像 (和矢量转栅格的区别)
2. 多源数据融合
产生背景:产生于70年代, 90年代后迅速发展 数据融合（Data Fusion）：将同一地区的冗余或互 补的多源数据按一定的规则或算法进行处理,获得比任 何单一数据更精确、更丰富的信息,生成一幅具有新空 间和波谱特征的合成图像. 实质：在统一地理坐标系中将对同一目标检测的多幅 遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、更能 有效表示该目标的图像信息。 目的：将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器 所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能 存在的冗余和矛盾，加以互补，改善遥感信息的质量。
1）RGB空间
如果将 R、 G、 B 看成三 个变量, 就形成一个三维 彩色空间。可以用一个三 维的立方体来表示它们能 组成的所有颜色 。RGB色 彩空间采用物理三基色表 示，因而物理意义很清楚， 适合彩色显象管工作。 用 RGB 坐标系表示颜色 也有不方便之处。由于不 能直接得到亮度, 所以在 转换成黑白图像时稍有不 便之处。
Y＝0.3 R + 0.59 G + 0.11B 这就是常用的亮度公式。色差U、V是由B－Y、R－Y按 不同比例压缩而成的。YUV色彩空间与RGB色彩空间的转换 关系如下：
PAL制式
逐行倒相制式(PAL) Phase Alternation Line 由西德在1962年制定的彩色电视广播标准，他 克服了NTSC制式因相位敏感造成的色彩失真 的缺点。 西德、英国、新加坡、中国大陆、香港、澳大 利亚、新西兰等国家均采用这种制式。
(1) Lhc 彩色立体
(2) 明度 L=42% 时的 hc 平面
3.1 彩色空间和彩色变换（续7）
3） YUV（Lab）色彩空间
在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD（电子耦 合器件）摄像机，它把摄得的彩色图像信号，经分色、分别放大校正得 到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R－Y、B －Y，最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送 出去。这就是我们常用的YUV色彩空间。 采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。 如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图就是黑白灰度 图。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白 电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色信号。
2. 多源数据融合
多源数据融合步骤分为预处理和数据融合。 1）预处理: 遥感影像的几何纠正、大气订正、辐射校正及空间配准 2）数据融合:根据融合目的选择合适的融合算法。
影像数据配准
基于像元的影 像融合
基于特征的 影像融合
基于类别的影 像融合
融合影像输出`评价和应用
2.1 融合方法分类
融合框架 信息 损失 小 实时 性 差 精度 高 容错性 差 抗干 扰力 差 工作量 小 融合水 平 低
3.1 彩色空间和彩色变换（续14）
左图是一些典型设备在1931 CIEXYZ系统中所能表现的色彩范围 （色域）。其中，三角形框是显 示器的色彩范围，灰色的多边形 是彩色打印机的表现范围。 从色域图上可以看到，沿着x轴正 方向红色越来越纯，绿色则沿y轴 正方向变得更纯，最纯的蓝色位 于靠近坐标原点的位置。所以， 当显示器显示纯红色时，颜色值 中的x值最大；类似地，显示绿色 时y值最大；根据系统的定义，在 显示蓝色时则是1-x-y的结果最大。
3.1 彩色空间和彩色变换（续9）
4） CMYK 色彩空间
彩色印刷或彩色打印的纸张是不能发射光线的，因而印刷机或彩色 打印机就只能使用一些能够吸收特定的光波而反射其它光波的油墨或颜 料。油墨或颜料的三基色是青（Cyan）、品红（Magenta）和黄 （Yellow），简称为CMY。青色对应蓝绿色；品红对应紫红色。 理论上说，任何一种由颜料表现的色彩都可以用这三种基色按不同 的比例混合而成，这种色彩表示方法称CMY色彩空间表示法。彩色打印 机和彩色印刷系统都采用CMY色彩空间。在实际调色中，青、品和黄色三色
3.1 彩色空间和彩色变换（续15）
6) 几种彩色座标系之间的关系
3.2 HSI彩色融合
3.1 彩色空间和彩色变换（续10）
RGB 相加混色 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 CMY 相减混色 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 对应色彩
3.1 彩色空间和彩色变换（续11）
基于像元级的
融合 基于特征级 的融合
中 中 中 中 中 中 中
基于决策级 的融合
大
优
低
优
优
大
高
2.1 融合方法分类
像元级 代数法 彩色变换 小波变换 K-T变换 主成分变换 回归模型法 滤波法 特征级 熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法
Dempater-shafer推理法
3 彩色融合
3.1 彩色空间和彩色变换 3.2 彩色融合 3.3 颜色归一化融合 3.4 PC Spectral Sharpening 3.5 CN Spectral Sharpening 3.6 Gram-Schmidt Spectral Sharpening 3.7 融合图像的效果评价
3.1 彩色空间和彩色变换
3.1 彩色空间和彩色变换（续12）
因此，在1931年CIE组织建 立了三种假想的标准原色X （红）、Y（绿）、Z （蓝），以便使我们能够得 到的颜色匹配函数的三值都 是正值，而x、y、z的表达 方式仍类似上面的那组公式。 由此衍生出的便是1931 CIE-XYZ系统（如图4）， 这个系统是色度学的实际应 用工具，几乎关于颜色的一 切测量、标准以及其他方面 的延伸都以此为出发点，因 而是颜色视觉研究的有力工 具。
很难叠加成真正的黑色，最多不过是深褐色，所以又加入了黑色－K(black)。以 强化暗调，拉开明暗层次。
由CMY混合的色彩又称为相减混色。因为CMY空间正好与RGB空间 互补，也即用白色减去RGB空间中的某一色彩值就等于同样色彩在CMY 空间中的值。RGB空间与CMY空间的互补关系.
由于CMYK模式是直接对颜料色定义的模式，系统在通道中已直接将色彩解 读为CMYK四个通道，所以对于四色印刷的分色制版来说既方便又不损失颜色， 还原性好。
3.1 彩色空间和彩色变换（续1）
2） HIS空间
色度：色调（Hue）和饱和度 (Saturation)的通称。用来表示 颜色的类别与深浅程度。由于 人的视觉对亮度（Intensity）的 敏感程度远强于对颜色浓淡的 敏感程度，为了便于色彩处理 和识别，人的视觉系统经常采 用HSI色彩空间，它比RGB色彩 空间更符合人的视觉特性。在 图像处理和计算机视觉中大量 算法都可在HSI色彩空间中方便 地使用，它们可以分开处理而 且是相互独立的。因此，在HSI 色彩空间可以大大简化图像分 析和处理的工作量。 HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一 物理量的不同表示法，因而它们之间存 在着转换关系，如公式所示。
实际应用中， 一幅图像在计算机中用RGB空间显示；
用RGB或HIS空间编辑处理；
打印输出时要转换成CMY空间； 如果要印刷，则要转换成CMYK四幅印刷 分色图，用于套印彩色印刷品。
3.1 彩色空间和彩色变换（续12）
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。