图像融合代码matlab
图像融合
图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。
融合算法应该充分利用各原图像的互补信息，使融合后的图像更适合人的视觉感受，适合进一步分析的需要；并且应该统一编码，压缩数据量，以便于传输。
图像融合可分为三个层次:1. 像素级融合2. 特征级融合3. 决策级融合其中像素级融合是最低层次的融合，也是后两级的基础。
它是将各原图像中对应的像素进行融合处理，保留了尽可能多的图像信息，精度比较高，因而倍受人们的重视。
像素级的图像融合方法大致可分为三大类:1. 简单的图像融合方法2. 基于塔形分解（如Laplace塔形分解、比率塔等）的图像融合方法3. 基于小波变换的图像融合方法小波变换是图像的多尺度、多分辨率分解，它可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。
近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。
小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：1. 完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；2. 把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；3. 具有快速算法，它在小波变换中的作用相当于FFT算法在傅立叶变换中的作用，为小波变换应用提供了必要的手段；4. 二维小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。
——像素级图像融合的主要步骤以两幅图像的融合为例。
设A，B为两幅原始图像，F为融合后的图像。
若对二维图像进行N层的小波分解，最终将有(3N+1)个不同频带，其中包含3N 个高频子图像和1个低频子图像。
其融合处理的基本步骤如下：（1）对每一原图像分别进行小波变换，建立图像的小波塔型分解；（2）对各分解层分别进行融合处理。
各分解层上的不同频率分量可采用不同的融合算子进行融合处理，最终得到融合后的小波金字塔；（3）对融合后所得小波金字塔进行小波重构，所得到的重构图像即为融合图像。
小波变换-图像融合matlab代码
%对图像进行放大算子的运算
PIC3 = conv2(conv2(Y, 2*fw, 'valid'),2*fw','valid');
%第i1级图像重构；
PIC1 = PIC3 + L{i};
%选取图像范围
PIC1 = PIC1(1:k1(i),1:k2(i));
% %end;
% %end;
% %%
% %for k=1:256,
% % p1(k)=p1(k)/(d);
% % p2(k)=p2(k)/(d);
% %end;
%
% %for i=1:256
% % for j=1:256
% % p3(i,j) =p3(i,j)/(d);
%图像隔行隔列插值扩展恢复到原尺寸图像
[c d] = size(Y4);
Y6 = zeros(2*c, 2*d);
Y6(1:2:2*c,1:2:2*d) = Y4;
Y7 = zeros(2*c, 2*d);
%PIC2 = X2;
X1 = PIC1;
X2 = PIC2;
%定义滤波窗口；
fw = 1/16.*[1 4 6 4 1];
z =3;
L = cell(1,z);
L1 = cell(1,z);
for i = 1:z % N1
G3 = conv2(conv2(Y3, fw, 'valid'),fw', 'valid');
%将图像进行隔行隔列减半
[a b] = size(G2);
Y4 = G2(1:2:a, 1:2:b);
手写 matlab的rectifystereoimages代码-概述说明以及解释
手写matlab的rectifystereoimages代码-概述说明以及解释1.引言引言部分是文章的开头，应该对整篇文章进行简要介绍和概述。
下面是关于1.1 概述部分的内容：概述部分旨在介绍本文的主题和内容。
本文将讨论手写Matlab 的rectifystereoimages 代码，这是一个在立体视觉处理中常用的函数。
我们将分析rectifystereoimages 函数的作用和功能，并探讨为什么有必要自己手写这个函数的代码。
在立体视觉中，常常需要对立体图像进行校正，以消除镜头畸变并使两幅图像在水平线上对齐。
这样做能够提高图像处理和计算机视觉算法的准确性和性能。
Matlab 提供了rectifystereoimages 函数，它可用于对立体图像进行校正。
然而，有时候我们需要理解函数的内部工作原理，或者需要根据特定需求进行修改和优化函数。
因此，学习如何手写rectifystereoimages 的代码是非常有意义的。
本文将首先对Matlab 中的rectifystereoimages 函数进行介绍，包括它的输入和输出以及常见的参数选项。
然后，我们将详细说明手写rectifystereoimages 代码的必要性。
通过手动实现该函数，我们可以更好地理解校正图像的原理和算法，同时可以灵活地根据特定任务的需求进行修改和优化。
此外，手写代码还有助于加深对立体视觉算法的理解和应用。
本文的结论部分将总结手写rectifystereoimages 代码的优势，并讨论对学习和理解算法的影响。
通过自己手写代码，我们可以更好地掌握rectifystereoimages 函数的内部机制，并在实际应用中灵活运用。
本文的目标是帮助读者理解和掌握rectifystereoimages 函数，以及手写算法的重要性和价值。
接下来，我们将详细介绍Matlab 中的rectifystereoimages 函数，并探讨手写代码的必要性。
fusiongan的matlab代码
一、介绍FusionGAN算法FusionGAN是一种基于生成对抗网络的图像融合算法，它可以将多个输入图像融合成一个高质量的输出图像。
该算法使用了两个生成器和一个判别器，通过对抗训练的方式实现图像融合过程。
在图像合成领域，FusionGAN算法已经取得了很好的效果，得到了广泛的应用和认可。
二、FusionGAN的Matlab实现1. FusionGAN的生成器部分在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来实现FusionGAN的生成器部分。
首先需要定义生成器的网络结构，包括输入层、卷积层、批量归一化层、激活函数等。
然后通过反向传播算法来优化生成器网络的参数，使其能够逼真地融合多个输入图像。
在Matlab中，可以使用梯度下降等优化算法来实现这一过程。
2. FusionGAN的判别器部分同样地，在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来实现FusionGAN 的判别器部分。
判别器网络的定义和优化过程与生成器类似，都需要考虑网络的结构和参数优化。
通过训练判别器网络，可以使其能够准确地区分真实图像和生成图像，从而确保生成器产生的图像质量。
3. FusionGAN的对抗训练在Matlab中，可以使用GANs(Generative Adversarial Networks)工具箱来实现FusionGAN的对抗训练过程。
对抗训练是指生成器和判别器之间的竞争和博弈，通过不断地优化两者的网络参数来达到动态均衡。
在Matlab中，可以使用训练迭代的方法来实现对抗训练，通过交替地更新生成器和判别器的参数来实现图像融合的过程。
4. FusionGAN的应用除了在图像合成领域，FusionGAN算法在医学影像处理、艺术创作等领域也有着广泛的应用价值。
在Matlab中，可以通过对FusionGAN 算法进行适当的调整和优化，来适用不同的应用场景。
通过对FusionGAN算法的Matlab实现，可以更好地理解算法原理和实际应用，并且可以为相关领域的研究和发展提供有力的支持。
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。
图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接
图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接在实际的对图像处理过程中，由于我们读出的图像是unit8型，⽽在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型（双精度型）。
因此读出的图像数据不能直接进⾏相加求平均，因此必须使⽤⼀个函数将图像数据转换成双精度型数据。
MATLAB中提供了这样的函数：im2double函数，其语法格式为：I2 = im2double(I1)其中I1是输⼊的图像数据，它可能是unit8或unit16型数据，通过函数的变化输出I2为⼀个double型数据，这样两图像数据就可以⽅便的进⾏相加等代数运算.要把double的图像（范围是0到1）再次转化为256灰度值的，可以这样Igrey= uint8(I2*255)图像类型转换函数：dither() 通过颜⾊抖动，把真彩图像转换成索引图像或灰度图象转换成⼆值图像gray2ind() 将灰度图像（或⼆值图像）转换成索引图像grayslice() 通过设定的阈值将灰度图象转换成索引图像im2bw() 通过设定亮度阈值将灰度、真彩、索引图象转换成⼆值图像ind2gray() 将索引图象转换成灰度图象ind2rgb() 将索引图象转换成真彩⾊图像mat2gray() 将⼀个数据矩阵转换成⼀幅灰度图象rgb2gray() 将真彩转换成灰度图象rgb2ind() 将真彩转换成索引图象图像类型与类型间的转换1。
索引图像：包括⼀个数据矩阵X和⼀个⾊图阵MAP。
矩阵元素值指向MAP中的特定颜⾊向量。
2。
灰度图像：数据矩阵I，I中的数据代表了颜⾊灰度值。
矩阵中的元素可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。
3。
RGB图像：即真彩图像。
矩阵中每个元素为⼀个数组，数组的元素定义了像素的红、绿、蓝颜⾊值。
RGB数组可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。
4。
⼆值图像：⼀个数据阵列，每个象素只能取0或1。
矩阵的基本运算⾏列式求值：det(A)矩阵加减：+、-矩阵相乘：*矩阵左除：A/B %相当于inv(A)*B矩阵右除：A\B %相当于A*inv(B)矩阵的幂：^矩阵转置：'矩阵求共轭(实部相同，虚部相反)：conj(X)矩阵求逆：inv(X)级数的求和与收敛symsum(fun,var,a,b):其中fun是通项表达式，var为求和变量，a为求和起点，b为求和终点例如：I为1/[n*(2n+1)]从1到正⽆穷的和，求Isyms n;f1=1/(n*(2*n+1));I=symsum(f1,n,1,inf)计算结果为：I =2-2*log(2)空间曲⾯mesh()函数语法：mesh(Z):mesh(X,Y,Z,C):其中C是⽤来定义相应点颜⾊等属性的数组例：求x^2+y^2=z的空间曲⾯x=-4:4;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);%⽣成x,y坐标Z=X.^2+Y.^2;mesh(X,Y,Z)曲⾯图[x,y]=meshgrid(xa,ya) 当xa,ya分别为m维和n维⾏向量，得到x和y均为n⾏m列矩阵。
基于MATLAB算法的遥感图像融合
与空间地理信息，０ ８ ３ （ ） １８—１９ ２０ ，１４ ：０ ０． 朱朝 杰 ， 礼 ， 广 军． Ｔ Ａ 王仁 董 ＭＡ Ｌ Ｂ环 境 下遥 感 影 像 配 准
与融 合技术 研究 ［］测绘 工 程 ， Ｏ ， （ ）５ ５ Ｊ． ２ ６１ ６ ： Ｏ ５ ７— ９ 张 德 丰 ． ａ ａ 波 分 析 与 工 程 应 用 ［ ． 京 ： 防 Ｍ ｔ ｂ小 ｌ Ｍ］ 北 国
郝 文 化 ． Ａ Ｌ Ｂ 图形 图 像 处 理 ［ ． 京 ： 国水 利 Ｍ ＴＡ Ｍ］ 北 中
水 电 出版 社 ，０４ ２０．
度 都 大 于相 应 的多 光 谱 影像 的平 均梯 度 ， 中 的 Ｐ Ａ变 其 Ｃ 换法 对应 的 平 均 梯 度 最 大 ， 次 是 小 波 变换 法 。表 明 融 其 合 影像 都 比多 光 谱 影像 清 晰 ， 用 主 分 量 变 换 融 合 法 所 采
ｔ ｅ ｉ ｄ ｃ ｔｒ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ＭＡＴ ＡＢ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｂ ａｎ ｂ ｔ ｒｅｆ ｃｓ ａ ｄ ｉ ｉ ｒ ｖ ｓ ｔ ｅ ｅ ｉ ｉ ｎ ｉａ ｏ ｓ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｔａ ｈ ｖ ｌ Ｌ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｌ ｏ ｈ ｃ ｎ ｏ ｔｉ ｅ ｔ ｆ ｔ ， ｎ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｆ — ｉ ｅ ｅ
收 稿 日期 ：０ １～ ２—１ ２１ Ｏ １
评价中运用 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ程序对信息熵 ， 平均梯度， 相关系数，
扭 曲程度进行 计算 ， 得了 比较好 的效 果 。 取
１ ＭＡ Ｌ Ｂ 环 境 下 高 分 辨 率 影 像 与 多 光 谱 Ｔ Ａ
影像融合
１ １ 遥感 图像 融合的预处理 ．
图像分裂合并的matlab实现
图像分裂合并的matlab实现包含四段程序CODE1:clear;I=imread('xingshi32.bmp');if(isgray(I)==0)disp('请输入灰度图像,本程序用来处理128 *128的灰度图像!');elseif (size(I)~=[128,128])disp('图像的大小不合程序要求!');elseH.color=[1 1 1]; %设置白的画布figure(H);imshow(I);title('原图像');zeroImage=repmat(uint8(0),[128 128]);figure(H); %为分裂合并后显示的图设置画布meansImageHandle=imshow(zeroImage);title('块均值图像');%%%%%设置分裂后图像的大小由于本图采用了128像素的图blockSize=[128 64 32 16 8 4 2];%%设置一个S稀疏矩阵用于四叉树分解后存诸数据S=uint8(128);S(128,128)=0;threshold=input('请输入分裂的阈值(0--1):');%阈值threshold=round(255*threshold);M=128;dim=128;tic%%%%%%%%%%%%%%%%% 分裂主程序%%%%%%%%%%% while (dim>1)[M,N] = size(I);Sind = find(S == dim);numBlocks = length(Sind);if (numBlocks == 0)%已完成break;endrows = (0:dim-1)';cols = 0:M:(dim-1)*M;rows = rows(:,ones(1,dim));cols = cols(ones(dim,1),:);ind = rows + cols;ind = ind(:);tmp = repmat(Sind', length(ind), 1);ind = ind(:, ones(1,numBlocks));ind = ind + tmp;blockValues= I(ind);blockValues = reshape(blockValues, [dim dim numBlocks]);if(isempty(Sind))%已完成break;end[i,j]=find(S);set(meansImageHandle,'CData',ComputeMeans(I,S));maxValues=max(max(blockValues,[],1),[],2);minValues=min(min(blockValues,[],1),[],2);doSplit=(double(maxValues)-double(minValues))>threshold;dim=dim/2;Sind=Sind(doSplit);Sind=[Sind;Sind+dim;(Sind+M*dim);(Sind+(M+1)*dim)];S(Sind)=dim;end[i,j]=find(S); % 用来寻找四叉机分解结果中大小为S的块的位置set(meansImageHandle,'CData',ComputeMeans(I,S)); % 显示分解结果块均值图像Numberofbloks=length(i); %计算块数%sizev=size(v);endendtocCODE2:function means = ComputeMeans(I, S)% 用来计算给定图像和稀疏矩阵的块均值% I: 为给定的图像% S: 为稀疏矩阵means = I;for dim = [128 64 32 16 8 4 2 1];values = getblk(I, S, dim);if (~isempty(values))%%%%%以下的句子是将小块的平均值来代替原图像中相应的块处的像素%%%% if (min(min(values))>=60)means = setblk(means, S, dim, 0); %用于合并时的阈值else%means = setblk(means, S, dim, sum(sum(values,1),2) ./ dim^2+std2(values));%means = setblk(means, S, dim, sum(sum(values,1),2) ./ dim^2);%means = setblk(means, S, dim, mean2(values));means = setblk(means, S, dim, max(max(values,1),2));endendendCODE3:function [val,r,c] = getblk(A,S,dim)% I:为待处理的图像% S:为四叉树分解后返回的稀疏矩阵包含四叉树结构% Val是dim * dim*k数组, 包含图像I的四叉树分解中的每个dim *dim 块% k是四叉树分解的dim *dim块的数量% 如果没有指定大小的块那么返回一个空矩阵[M,N] = size(A);Sind = find(S == dim);numBlocks = length(Sind);if (numBlocks == 0) % 没有找到任何模块val = zeros(dim,dim,0); % 返回空矩阵r = zeros(0,1);c = zeros(0,1);return;end% 为dim *dom的块计算索引%%%%%%%%%%%%%%%%%rows = (0:dim-1)';cols = 0:M:(dim-1)*M;rows = rows(:,ones(1,dim));cols = cols(ones(dim,1),:);ind = rows + cols;ind = ind(:);% 计算索引矩阵tmp = repmat(Sind', length(ind), 1);ind = ind(:, ones(1,numBlocks));ind = ind + tmp;val = A(ind);val = reshape(val, [dim dim numBlocks]);CODE4:function B = setblk(A,S,dim,val)% I 为待处理的图像% S:为四叉树分解后的稀疏矩阵包含四叉树结构% Val:是dim * dim *k数组% K :是四叉树分解的dim * dim 大小块的个数% setblk : 用val中相应的dim * dim块的值取代图像A 的四叉树分解中的每个% dim *dim 块[M,N] = size(A);blocks = find(S == dim)';numBlocks = length(blocks);if (~isequal([size(val,1) size(val,2) size(val,3)], [dim dim numBlocks]))if (prod(size(val)) == numBlocks)val = repmat(val(:)',[dim^2 1]);endendval = val(:);% 为每一个块算出一个索引rows = (0:dim-1)';cols = 0:M:(dim-1)*M;rows = rows(:,ones(1,dim));cols = cols(ones(dim,1),:);ind = rows + cols;ind = ind(:);% 依照索引进行替换%%%%%blocks = blocks(ones(length(ind),1),:);ind = ind(:, ones(1,numBlocks));ind = ind + blocks;B = A;B(ind) = val;。