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，０８３（）１８—１９２０，１４：００．朱朝杰，礼，广军．ＴＡ王仁董ＭＡＬＢ环境下遥感影像配准
与融合技术研究［］测绘工程，Ｏ，（）５５Ｊ．２６１６：Ｏ５７— ９张德丰．ａａ波分析与工程应用［．京：防Ｍｔｂ小ｌＭ］北国
郝文化．ＡＬＢ图形图像处理［．京：国水利ＭＴＡＭ］北中
水电出版社，０４２０．
度都大于相应的多光谱影像的平均梯度，中的ＰＡ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
ｔｅｉｄｃｔｒ．ｘｅｉｎａｒｓｌｓｓｏｈｔｔｅＭＡＴＡＢｉｇｕｉｎａｇｒｔｍａｂａｎｂｔｒｅｆｃｓａｄｉｉｒｖｓｔｅｅｉｉｎｉａｏｓＥｐｒｍｅｔｅｕｔｈｗｔａｈｖｌＬｍａｅｆｓｏｌｏｈｃｎｏｔｉｅｔｆｔ，ｎｔｍｐｏｅｈｆ — ｉｅｅ
收稿日期：０１～２—１２１Ｏ１
评价中运用ＭＴＡＡＬＢ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
１ＭＡＬＢ环境下高分辨率影像与多光谱ＴＡ
影像融合
１１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;。

Matlab中的特征融合和降维分析方法

Matlab中的特征融合和降维分析方法近年来，特征融合和降维分析方法在机器学习和模式识别领域广泛使用，并在许多实际问题中取得了显著的成果。

特征融合是将多个特征组合在一起，以提取更多有用的信息，而降维分析则是用较低维度的特征表示保留原始数据的重要结构和信息。

一、特征融合方法特征融合方法是将多种特征融合到一个特征向量中，以提高分类或识别的性能。

在Matlab中，有许多特征融合的方法可供选择，例如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和核主成分分析（KPCA）等。

主成分分析（PCA）是一种常用的特征融合方法，它通过线性变换将高维特征空间转换为低维特征空间。

通过最大化方差来选择最重要的主成分，并通过投影将数据映射到新的特征空间中。

在Matlab中，可以使用pca函数实现PCA特征融合。

线性判别分析（LDA）是一种通过最大化类间距离和最小化类内距离的优化方式来进行特征融合的方法。

LDA将数据投影到低维子空间上，在保持类间可分性的同时最大程度地保留原始数据的结构。

Matlab中的lda函数可以用于实现LDA特征融合。

除了传统的特征融合方法外，核主成分分析（KPCA）也被广泛应用于特征融合中。

KPCA通过将数据映射到高维特征空间，并使用核函数将样本从非线性空间映射到线性空间，从而实现非线性特征的融合。

在Matlab中，可以使用kpca函数实现KPCA特征融合。

二、降维分析方法降维分析方法通过将高维特征空间降低到较低维度的空间，以减少特征数量和计算复杂度。

在Matlab中，有许多降维分析方法可供使用，例如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和线性判别分析（LDA）等。

主成分分析（PCA）不仅可以用于特征融合，同时也是一种常用的降维分析方法。

PCA通过寻找最大方差的线性投影方向，将原始数据映射到低维空间中。

这样可以保留数据的主要结构和信息，同时减少数据的维度。

在Matlab中，可以使用pca函数实现PCA降维分析。

采用以下方法将给定的全色和多光谱图像进行融合

1、采用以下方法将给定的全色和多光谱图像进行融合：（1）IHS变换；（2）高通滤波；（3）GIHS方法，参见指定文献；（4）小波变换；（5）PCA变换；（6）Brovey变换。

其中（4）和（5）的方法，可以从网上下载代码来学习，或者自己写也可以，如果是学习别人的代码，要写出学习总结，学到哪些知识？有什么写代码的技巧？等等。

要求：IHS变换和PCA变换要将正变换和逆变换写成函数的形式，尽量使用矩阵操作。

答：全色影像是整个可见光区间的黑白影像，即只有灰度值的影像。

多光谱影像有多个波段。

全色影像一般空间分辨率较高，但是只有灰度值，没有彩色信息。

多光谱影像有丰富的色彩信息，但是通常空间分辨率比全色影像低。

全色影像和多光谱影像融合的目的是得到既有一定的光谱信息，空间分辨率又比多光谱的影像有所提高的影像。

所以融合后的影像是多光谱影像。

一般来说，融合后的影像的空间分辨率比全色低，比多光谱的高，光谱信息比全色的多，但是对于多光谱影像，会有部分失真。

融合后的影像空间信息保存的越多，光谱信息融合的就越差，反之光谱信息保存的越好，空间信息保存的就越差。

（1）基于IHS变换的全色和多光谱图像融合方法：●算法流程：多光谱影像RGB空间--->多光谱影像IHS空间--->将强度影像I用全色影像替换得到融合后的多光谱影像IHS空间--->多光谱影像RGB空间●Matlab代码：%hsi变换代码：（即附件文献中的非线性变换方法）function Ihsi=rgb2hsi(Irgb)[m,n,k]=size(Irgb);Irgb=double(Irgb);r=Irgb(:,:,1);g=Irgb(:,:,2);b=Irgb(:,:,3);temp3=min(min(r,g),b);temp4=r+g+b;temp1=((r-g)+(r-b))/2;temp2=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));for i=1:mfor j=1:nif temp4(i,j)==0S(i,j)=0;H(i,j)=0;elseS(i,j)=1-3*temp3(i,j)/temp4(i,j);theta=acos(temp1(i,j)/(temp2(i,j)+eps)); %avoid temp2=0 H(i,j)=theta;endif b(i,j)>g(i,j)H(i,j)=2*pi-H(i,j);endendendH=H/(2*pi); %normalized to (0,1)I=(r+g+b)/(3*255); %normalized to (0,1)% Ihsi(:,:,1)=H;% Ihsi(:,:,2)=S;% Ihsi(:,:,3)=I;Ihsi=cat(3,H,S,I);%hsi逆变换代码：function Irgb=hsi2rgb(Ihsi)H=Ihsi(:,:,1)*2*pi;S=Ihsi(:,:,2);I=Ihsi(:,:,3);R=zeros(size(Ihsi,1),size(Ihsi,2));G=zeros(size(Ihsi,1),size(Ihsi,2));B=zeros(size(Ihsi,1),size(Ihsi,2));% RG sector (0<=H<2*pi/3).idx=find((0<=H)&(H<2*pi/3));B(idx)=I(idx).*(1-S(idx));R(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx))./cos(pi/3-H(idx)));G(idx)=3*I(idx)-(R(idx)+B(idx));%BG sector (2*pi/3<=H<4*pi/3).idx=find((2*pi/3<=H)&(H<4*pi/3));R(idx)=I(idx).*(1-S(idx));G(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx)-2*pi/3)./cos(pi-H(idx)));B(idx)=3*I(idx)-(R(idx)+G(idx));%BR sector.idx=find((4*pi/3<=H)&(H<=2*pi));G(idx)=I(idx).*(1-S(idx));B(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx)-4*pi/3)./cos(5*pi/3-H(idx))); R(idx)=3*I(idx)-(G(idx)+B(idx));Irgb=cat(3,R,G,B);Irgb=max(min(Irgb,1),0);%影像融合代码：function FMI=funsionhsi(PI,MI)MI=double(MI);TMI=rgb2hsi(MI);PI=double(PI)./255; %normalized to (0,1)FTMI(:,:,3)=PI;FTMI(:,:,1:2)=TMI(:,:,1:2);FMI=hsi2rgb(FTMI);FMI=uint8(FMI*255);（2）高通滤波●算法原理与流程：原理：全色影像有较高的空间分辨率，提供了更多的空间细节，因而可以通过高通滤波提取这些细节，再与全色影像的强度分量融合。

在Matlab中进行图像配准和形状匹配的技术

在Matlab中进行图像配准和形状匹配的技术一、引言图像配准和形状匹配是计算机视觉领域中的重要研究方向，主要用于解决图像处理中的对应、定位和识别问题。

在Matlab中，有许多强大的工具和函数可用于图像配准和形状匹配的实现。

本文将介绍Matlab中常用的图像配准和形状匹配技术，并给出相应的代码实现和示例。

二、图像配准技术1. 基本概念图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐，使得它们在空间中具有相同的位置和尺度。

图像配准技术的应用非常广泛，如医学影像、地图制作、机器视觉等领域。

2. 像素级配准像素级配准是通过对图像中的像素进行变换和校正，实现两幅图像的对齐。

Matlab中的imregister函数可用于图像的像素级配准。

以下是一个示例代码：```matlabimage1 = imread('image1.jpg');image2 = imread('image2.jpg');transform = imregtform(image1, image2, 'similarity');registeredImage = imwarp(image1, transform);figure;subplot(1, 2, 1), imshow(image1), title('Original Image');subplot(1, 2, 2), imshow(registeredImage), title('Registered Image');```3. 特征点配准特征点配准是通过检测和匹配两幅图像中的特征点，实现图像的对齐。

Matlab 中的detectSURFFeatures和matchFeatures函数可用于特征点的检测和匹配。

以下是一个示例代码：```matlabimage1 = imread('image1.jpg');image2 = imread('image2.jpg');points1 = detectSURFFeatures(image1);points2 = detectSURFFeatures(image2);[features1, validPoints1] = extractFeatures(image1, points1);[features2, validPoints2] = extractFeatures(image2, points2);indexPairs = matchFeatures(features1, features2);matchedPoints1 = validPoints1(indexPairs(:, 1), :);matchedPoints2 = validPoints2(indexPairs(:, 2), :);tform = estimateGeometricTransform(matchedPoints1, matchedPoints2, 'similarity');registeredImage = imwarp(image1, tform);figure;showMatchedFeatures(image1, image2, matchedPoints1, matchedPoints2);title('Matched Features');figure;subplot(1, 2, 1), imshow(image1), title('Original Image');subplot(1, 2, 2), imshow(registeredImage), title('Registered Image');```三、形状匹配技术1. 基本概念形状匹配是指在图像处理中，通过计算和比较两个物体或图像之间的形状特征，判断它们是否相似或相匹配的技术。

Matlab中的遥感图像处理技巧

Matlab中的遥感图像处理技巧引言：遥感图像处理是一门涵盖多学科知识的技术，通过获取、处理和解释遥感图像数据，可以帮助我们更好地了解地球表面的特征和变化。

Matlab作为一种功能强大的编程语言和图像处理工具，为遥感图像处理提供了丰富的功能和工具。

本文将介绍一些Matlab中常用的遥感图像处理技巧，并探讨它们的应用。

一、图像读取和显示在进行遥感图像处理前，首先需要将图像读取到Matlab环境中，并进行显示。

Matlab提供了image、imshow等函数用于读取和显示图像。

在读取图像时，我们可以使用imread函数，并指定图像的路径和文件名。

通过imshow函数，我们可以快速地将图像显示在Matlab的图像窗口中。

此外，还可以使用colormap函数来调整图像的颜色映射以获得更好的显示效果。

二、图像增强与滤波在遥感图像处理中，为了提高图像的质量和可见度，我们常常需要对图像进行增强和滤波。

Matlab提供了众多的图像增强和滤波函数，如imadjust、histeq、medfilt2等。

imadjust函数可用于对图像的对比度进行调整，histeq函数可用于对图像进行直方图均衡化，medfilt2函数可用于对图像进行中值滤波。

这些函数可以帮助我们快速地实现不同的图像增强和滤波效果。

三、图像分割与分类图像分割和分类是遥感图像处理中的重要任务之一，它可以将图像中的不同区域进行划分和分类，以便更好地进行后续分析。

Matlab提供了多种图像分割和分类的函数和工具箱，如imsegkmeans、watershed、neural network toolbox等。

imsegkmeans函数可用于基于k-means算法对图像进行分割，watershed函数可用于通过分水岭算法将图像分割为不同的区域，neural network toolbox可用于进行基于神经网络的图像分类。

四、特征提取与分析遥感图像中蕴含着丰富的地理和环境信息，通过提取和分析这些特征，我们可以获得更深入的了解和洞察。

如何使用MATLAB进行图像拼接和合成

如何使用MATLAB进行图像拼接和合成概述：图像拼接和合成是一种将多张图片融合成一张完整图片的技术。

MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了许多方便易用的工具包，使得图像拼接和合成变得更加简单。

本文将介绍如何使用MATLAB进行图像拼接和合成的方法和技巧。

一、图像预处理：在进行图像拼接和合成之前，首先需要对原始输入进行一系列的预处理。

这包括图像的尺寸统一、色彩平衡和去噪等操作。

MATLAB提供了许多内置函数和工具箱，可以轻松完成这些预处理工作。

1. 图像尺寸统一：由于不同图片可能具有不同的尺寸和比例，为了实现拼接和合成的目标，我们需要将所有输入图片的尺寸统一。

MATLAB中的imresize函数可以很方便地实现图像的缩放操作，使得所有图像具有相同的尺寸。

2. 色彩平衡：当合成图像中不同部分的色彩不匹配时，我们需要进行色彩平衡操作，使得整体图像具有统一的色调。

MATLAB提供了imadjust函数，可以对图像的亮度和对比度进行调整，以达到色彩平衡的效果。

3. 去噪：在拼接和合成图像时，由于图片在拍摄和处理过程中可能会出现噪点和不完整的部分，我们需要使用去噪算法来提高图像质量。

MATLAB中的imfilter函数可以实现常见的去噪算法，如中值滤波和高斯滤波等。

二、图像拼接：图像拼接是将多个图片按照一定规则拼接成一张完整图片的过程。

MATLAB 提供了多种实现图像拼接的函数和技术，下面列举其中几种常见的方法。

1. 水平拼接：水平拼接是将多张图片按照水平方向排列，形成一张更宽的图片。

MATLAB 中的imresize和imwrite函数可以实现此功能。

首先，将所有输入图片调整为相同的高度和宽度，然后调用imwrite函数将它们水平排列在一起。

2. 垂直拼接：垂直拼接是将多张图片按照垂直方向排列，形成一张更高的图片。

与水平拼接类似，需要先调整所有输入图片为相同的高度和宽度，然后使用imwrite函数将它们垂直排列在一起。

基于Matlab的多模态医学图像融合仿真

基于Matlab的多模态医学图像融合仿真作者：陈文郁芸周梅红来源：《电子技术与软件工程》2017年第02期摘要多模态医学图像融合是一种集医学图像处理和医学影像诊断于一体的新技术，其迅猛发展对医学影像技术的进步和临床诊疗产生了深远的影响。

本文使用几种多模态医学图像融合的典型方法，在Matlab环境下进行了仿真实验，为相关领域的专业人员和非专业关注者提供了参考。

【关键词】多模态医学图像融合 Matlab 医学图像处理医学影像学1 引言随着计算机技术的飞速发展和信息时代的到来，医学成像成为了现代医疗技术不可缺少的一部分。

由于各种成像设备的成像原理有所差异，不同模态的图像有各自的优点和局限性。

在此背景下，充分利用现有的成像设备，研究一种能整合来自不同成像设备的图像信息并将其作为一个整体加以表达的图像融合技术，受到了相关领域的高度重视。

本文分析了多模态医学图像融合的典型方法，并在Matlab环境下进行了仿真实验，为相关领域的专业人员和非专业关注者提供了参考。

2 多模态医学图像的融合方法医学图像融合方法可分为像素级、特征级和决策级三个层次，目前应用比较广泛的是像素级层次融合融合方法，同时它又是后两种融合方法的基础，本文主要研究像素级层融合方法。

根据其特点、融合步骤和基本原理，又可将其分为基于空间域融合方法和基于变换域融合方法两大类。

这两类方法不是相互独立的关系，在许多算法中将两者结合使用可以达到更好的融合效果。

3 多模态医学图像融合matlab仿真程序本文针对以下几种融合方法，进行了多模态医学图像融合的仿真实验，实验所用为两幅已经做完配准处理的MRI和CT图像，如图1所示。

下面将详细阐述程序实现和实验结果，如图2所示。

3.1 像素灰度值极大/极小融合法% 图像像素灰度值极大法for i=1：m1for j=1：n1if （abs（M1（i，j）） >= abs（M2（i，j））） M3（i，j） = M1（i，j）；elseif （abs（M1（i，j）） < abs（M2（i，j））） M3（i，j） = M2（i，j）；endendend3.2 像素灰度值加权平均融合法% 图像加权融合M3 = 0.5* M1 + 0.5* M2；M3 = im2uint8（M3）；M4 = 0.3* M1 + 0.7* M2；M4 = im2uint8（M4）；3.3 傅立叶变换法程序代码如下：% 对图像进行二维傅里叶变换y1 = fft2（M1）；y2 = fft2（M2）；% 对变换系数进行加权融合y3 = 0.5* y1 + 0.5* y2；y4 = 0.3* y1 + 0.7* y2；% 傅里叶反变换M3 = ifft2（y3）；M4 = ifft2（y4）；% 数据类型转换M3 = im2uint8（M3）；M4 = im2uint8（M4）；3.4 小波变换法zt =2；% 小波分解层数wtype = 'db1'；%使用的小波类型% 小波分解[c0， s0] = wavedec2（M1，zt，wtype）；%多尺度二维小波分解[c1， s1] = wavedec2（M2，zt，wtype）；%多尺度二维小波分解%小波系数简单加权法c = （c0 + c1）* 0.5；% 高频部分系数选择绝对值极大法，低频部分系数采用二者求平均的方法KK = size（c1）；Coef_Fusion1 = zeros（1，KK（2））；% 低频系数的处理Coef_Fusion1（1：s1（1，1）） = （c0（1：s1（1，1）） + c1（1：s1（1，1））） / 2；% 高频系数的处理MM1 = c0（s1（1，1） + 1：KK（2））；MM2 = c1（s1（1，1） + 1：KK（2））；mm = （abs（MM1）） > （abs（MM2））；Y = （mm.* MM1） + （（～mm）.* MM2）；Coef_Fusion1（s1（1，1） + 1：KK（2）） = Y；% 小波重构Y1 = waverec2（c，s0，wtype）；Y2 = waverec2（Coef_Fusion1，s0，wtype）；4 结语多模态医学图像融合技术是医学图像处理技术的一个重要分支，在临床诊疗、计算机辅助诊断、远程医疗、放射治疗及手术计划的制定等方面有着广泛的应用前景，对医学影像的进步和发展有重要的促进作用。

matlab中pca变换融合代码

一、简介PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，可以将原始数据映射到更低维的空间中，从而保留主要的特征。

在Matlab中，使用PCA进行数据变换和融合是一种常见的操作，可以帮助我们简化数据并提取其中的有效信息。

本文将介绍在Matlab中使用PCA进行数据变换和融合的相关代码实现。

二、 PCA数据变换在Matlab中，使用PCA进行数据变换的操作主要依托于“prip”函数。

该函数可以计算原始数据的主成分，并进行相关的数据变换。

以下是使用PCA进行数据变换的示例代码：```matlab假设原始数据矩阵为X，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征[coeff,score,latent,tsquared,expl本人ned] = prip(X);coeff为主成分系数矩阵，score为变换后的数据矩阵，latent为各主成分的方差，expl本人ned为各主成分的解释方差比例```通过上述代码，我们可以得到经过PCA变换后的数据矩阵，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个主成分。

这样的数据变换可以帮助我们简化数据并提取其中的主要特征，为后续的数据融合和分析提供便利。

三、 PCA数据融合在一些实际的数据分析任务中，我们往往需要将多个数据源进行融合，以得到更全面和准确的信息。

PCA可以帮助我们对不同数据源进行融合，从而得到更具代表性的数据。

以下是使用PCA进行数据融合的示例代码：```matlab假设有两个数据源，分别为X1和X2X = [X1;X2]; 将两个数据源合并为一个矩阵[coeff,score,latent,tsquared,expl本人ned] = prip(X);coeff为主成分系数矩阵，score为变换后的数据矩阵，latent为各主成分的方差，expl本人ned为各主成分的解释方差比例```通过上述代码，我们可以将不同数据源的数据进行融合，并得到经过PCA变换后的数据矩阵。