第7章_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中的图像合成与融合技巧
Photoshop中的图像合成与融合技巧第一章：概述Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，它提供了丰富的工具和功能，使用户能够进行图像合成和融合。
图像合成和融合是一种将多个图像组合在一起以创建新的图像的方法。
本文将介绍在Photoshop中使用的一些专业技巧和方法来实现图像合成和融合。
第二章：选择和提取在开始图像合成之前，首先需要选择和提取所需的图像元素。
Photoshop提供了几种工具，例如魔术棒工具、套索工具和快速选择工具，可帮助用户进行图像选择和提取。
选择图像元素是合成和融合过程中的关键步骤，因此需要仔细选择以确保最终效果的无缝融合。
第三章：图层和蒙版在Photoshop中，图层和蒙版是实现图像合成和融合的重要工具。
通过将不同的图像元素放置在不同的图层上，用户可以轻松地进行调整、编辑和组合。
蒙版是一种用于控制图层可见性和透明度的工具，可以帮助实现图像元素的平滑过渡和混合效果。
第四章：色彩调整和匹配色彩调整和匹配是实现图像合成和融合时必不可少的步骤。
Photoshop提供了各种色彩调整工具和过滤器，使用户能够调整图像的亮度、对比度、色调和饱和度等参数。
通过使用这些工具，用户可以确保合成图像的色彩一致性和平衡性，从而获得更好的融合效果。
第五章：透明度和边缘处理在图像合成和融合过程中，透明度和边缘处理是非常重要的。
透明度可以帮助图像元素更好地融入背景，而边缘处理可以使合成图像看起来更加自然和平滑。
Photoshop提供了一些工具和技巧，如羽化、涂抹和模糊等，可用于调整图像元素的边缘和透明度，从而实现更好的融合效果。
第六章：阴影和光照效果阴影和光照效果可以增强合成图像的真实感和深度感。
Photoshop提供了一些工具和过滤器，如投影、光晕和明暗等，可用于添加和调整阴影和光照效果。
通过合理使用这些工具，用户可以使合成图像中的元素看起来更加立体和真实。
第七章：细节处理和修饰细节处理和修饰是最后一步，用于完善合成图像。
图像融合实验报告
图像融合实验报告图像融合实验报告引言图像融合是一种将多幅图像合并成一幅新图像的技术，广泛应用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。
本实验旨在探究图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。
一、图像融合的原理图像融合的原理是将多幅图像的信息融合到一幅图像中，使得新图像能够综合展示各幅图像的特点。
常见的图像融合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将多幅图像的像素按照一定规则进行融合，常用的方法有平均法、加权平均法和最大值法。
平均法将多幅图像对应像素的灰度值取平均，得到新图像的灰度值；加权平均法则根据不同图像的重要性给予不同权重；最大值法则选取多幅图像中灰度值最大的像素作为新图像的灰度值。
2. 特征级融合特征级融合是将多幅图像的特征进行融合，常用的特征包括纹理、边缘和颜色等。
通过提取多幅图像的特征并进行融合，可以得到具有更多信息的新图像。
3. 决策级融合决策级融合是将多幅图像的决策结果进行融合，常用的方法有逻辑运算、加权决策和模糊逻辑等。
通过对多幅图像的决策结果进行融合，可以得到更准确的决策结果。
二、实验过程本实验选取了两幅具有不同特征的图像进行融合，分别是一幅自然风景图和一幅抽象艺术图。
实验过程如下：1. 图像预处理首先对两幅图像进行预处理，包括图像的缩放、灰度化和边缘检测等。
通过预处理可以使得图像具有相似的特征，方便后续的融合操作。
2. 图像融合方法选择根据实验目的，选择合适的图像融合方法进行实验。
本实验选取了像素级融合和特征级融合两种方法进行对比。
3. 像素级融合实验首先对两幅图像进行像素级融合实验。
通过将两幅图像的对应像素进行平均或加权平均，得到新图像。
然后对新图像进行评估，包括灰度分布、对比度和清晰度等指标。
4. 特征级融合实验接着对两幅图像进行特征级融合实验。
通过提取两幅图像的纹理、边缘和颜色等特征，并进行融合，得到新图像。
然后同样对新图像进行评估。
5. 结果分析根据实验结果对比，分析不同融合方法的优劣。
图像融合技术 ppt课件
常用的多分辨融合算法有：
金字塔算法：
高斯金字塔；
Laplacian金字塔；
梯度金字塔；
形态学金字塔。
小波算法。
（图像的金字塔结构）
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基于多分辨图像融合的实现
图像输入A 图像输入B
多分辨分析 模型建立
多分辨分析 模型建立
高通剩余信息 合并
低通平均信息 合并
多分辨合成
融合图像 输出
其中*表示卷积，[·]↓2表示“2抽1”的下采样。
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基于多分辨图像融合的实现
Laplacian金字塔
拉普拉斯金字塔的构造基于高斯金字塔的分解，拉普拉斯金字
塔变换中各层子图由高斯金字塔中对应层子图与其下一层图像的 预测图之差形成。
为求出高斯金字塔中第K层图像与上一层图像之间的差异，必
须把低分辨率图像 G k 进行扩充，使其尺寸和高分辨率图像一样。
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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 均是前一级图像低通滤波形成的：
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：
LPk Gk Gk*1,0kN LPN GN,kN
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基于多分辨图像融合的实现
金字塔融合算法 1. 获取每一路图像的Gaussian金字塔序列 2. 获取每一路图像的Laplacian金字塔等序列 3.该塔序列对应级融合，融合算子很多，最 常见的取“与”或“或”。
图像融合
小组成员：邢江、周代勇、张贵棕、王明春、王卓然© 2004 By Default图像融合概括图像融合算法分类论文中讲到的算法总结图像融合的定义•图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
融合之前效果不是很好的两幅图像融合之后的图像概括图像融合图像融合算法分类论文中讲到的算法总结图像融合方法分类•空间域融合算法（1）像素值加权法（2）统计模型融合方法（3）假彩色图像融合方法（4）人工神经网络融合方法•变换域的融合算法（1）基于金字塔变换的融合方法（2）基于小波变换的图像融合方法（3）基于其它多尺度分解的融合算法图像融合概括图像融合算法分类论文中讲到的算法总结一、基于拉普拉斯金字塔图像融合方式•算法原理图像的拉普拉斯金字塔的构成是在高斯金字塔的基础上演变而来的,因此首先得对图像进行高斯金字塔分解。
但什么是高斯金字塔分解呢？高斯金字塔分解式中,N为高斯金字塔顶层的层号;Rl和Cl分别为高斯金字塔第l层的行数和列数;w(m,n)是一个二维可分离的5 5窗口函数•设原图像为G0,以G0作为高斯金字塔的第0层(底层),对原始输入图像进行高斯低通滤波和隔行隔列的下采样,得到高斯金字塔的第一层;再对第一层图像低通滤波和下采样,得到高斯金字塔的第二层;重复以上过程,构成高斯金字塔。
图像的拉普拉斯金字塔分解•将Gl内插方法,得到放大图像G*l,使G*l的尺寸与Gl-1的尺寸相同,表示为:式中,N为拉普拉斯金字塔顶层的层号;LPl是拉普拉斯金字塔分解的第l层图像•由LP0,LP1,,,LPl,,,LPN构成的金字塔即为拉普拉斯金字塔。
它的每一层图像是高斯金字塔本层图像与其高一图像经内插放大后图像的差,此过程相当于带通滤波,因此拉普拉斯金字塔又称为带通金字塔分解。
图像拼接和图像融合ppt课件
%格式转换
f=double(imm);
g=double(imm1);
% 第二幅图的第一列
g1=g(:,1);
%第一幅图的每一列与第二幅图的第一列求距离，此处用的是列各点差的和
for i=1:size(g,2)
d(i)=sum(abs(f(:,i)-g1));
end
%求出最小距离者，即为对应最为相似的列
PMin = sqrt(2);
PI = zeros(PMax,361);
for i = 1:M2
for j = 1:N2
p = sqrt(i^2+j^2);
theta= atan(j/i);
Hale Waihona Puke p = round(p)+1; %360* /PMax
theta = round(theta*180/pi)+1;
%图像矫正——旋转
for i=1:m
for j=1:n
A(i,j)=round(abs(i*cos(z)-j*sin(z)));
B(i,j)=round(abs(i*cos(z)-j*sin(z)));
end
end
%旋转后的拼接过程
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for i=1:m
for j=1:n
识别。
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1. 图像增强
◦ 空间域增强
点运算：线性变换，非线性变换，直方图均衡化，归一化。 邻域运算：图像平滑，锐化
◦ 频域增强
塔式分解增强，Fourier变换增强，滤波
◦ 彩色增强
伪彩色增强，假彩色增强，彩色变换
◦ 图像代数运算
插值法，比值法，混合运算法，分辨率融合
图像融合原理
图像融合原理
图像融合是指将两幅或多幅图像融合成一幅新的图像的过程。
图像融合的原理主要包括以下几个方面：
1.空间域融合：空间域融合是将两幅或多幅图像的像素点进行
统计或加权，然后再进行逐像素的计算，得到合成图像。
常见的空间域融合方法包括平均值融合、最大值融合和最小值融合等。
2.频域融合：频域融合是将图像进行傅里叶变换，将图像从空
间域转换到频域。
然后通过对频域图像进行统计或加权，再进行逆傅里叶变换，得到合成图像。
频域融合常用的方法有基于幅度谱的融合和基于相位谱的融合等。
3.尺度域融合：尺度域融合是将图像进行多尺度分解，得到各
个尺度的图像。
然后通过对各个尺度图像的系数进行统计或加权，再进行逆分解，得到合成图像。
常见的尺度域融合方法包括小波变换融合和多分辨率分析融合等。
4.特征域融合：特征域融合是将图像进行特征提取，得到各个
图像的特征表示。
然后通过对特征进行统计或加权，再将特征转换回图像空间，得到合成图像。
常见的特征域融合方法有基于边缘特征的融合和基于颜色特征的融合等。
图像融合的目的是将多个图像的有用信息综合起来，提高图像的质量和辨识度。
不同的融合方法适用于不同的图像融合场景，
如医学影像融合、军事侦察融合和遥感图像融合等。
通过选择合适的融合方法，可以获得更好的融合效果。
图像融合的概念及图像融合基本流程
图像融合的概念及图像融合基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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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、镶嵌ppt课件
例如，行政区边界
实验数据：
图像融合、镶嵌
• 1) 手动绘制感兴趣区域 • 2) 矢量数据感兴趣区 • 3) 利用掩模文件对图形进行裁减
图像融合、镶嵌
图像融合、镶嵌
Gram-Schmidt
• 1）从低分辨率的波段复制出一个全色 波段
• 2）将复制出的全色波段和多波段进行 Gram-Schmidt变换，其中全色波段被 作为第一个波段
• 3）用高空间分辨率的全色波段替换 Gram-Schmidt变换后的第一个波段
• 4）应用Gram-Schmidt反变换得到融合 后的图像
图像融合、镶嵌
图像处理专题三 图像镶嵌
• 定义：将多景相邻遥感图像拼接成为一 个大范围，形成无缝图像的过程。
• 1.切割线：重叠区内，按照一定规则选 择一条线作为接边线
• 2.羽化：将接边线变得适当模糊，使其 能够很好地融入图像。包括1）边缘羽 化 2）切割线羽化
• 3. 颜色校正：颜色平衡
图像融合、镶嵌
图像处理专题三 图像镶嵌
• 镶嵌的方法： 1）有地理参考的图像镶嵌 2）基于像素的图像镶嵌
实验数据：
图像融合、镶嵌
实验步骤
• 1）启动图像镶嵌工具 • 2）加载镶嵌图像 • 3）图像重叠设置 • 4）切割线的设置 • 5）颜色平衡设置 • 6）结果输出
图像融合、镶嵌
图像处理专题四 图像裁剪
• 目的：将研究区以外的区域图像裁剪掉 • 1）规则裁减
实验专题二 图像融合
• 图像融合的目的： 低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数 据与高空间分辨率的单波段图像重采样， 进而生成新的高分辨率的多光谱遥感图 像的图像处理技术。
图像融合、镶嵌
图像融合ppt课件
多源遥感数据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
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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。
七波段图 像
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10米分辨 率SPOT 图像
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对比两图， 可以看出， 复合后的图 像既保留了 TM的光谱分 辨率又保留 了SPOT的空 间分辨率， 图像质量有 所提高。
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4.4.2 数据融合过程
1.预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、辐射 校正和空间配准
（1）几何纠正、辐射校正的目的主要在于去除图 像变形、阴影等因素以及卫星扰动、天气变化、 大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；
决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数 据——特征提取——属性说明——属性融合——融 合属性说明。
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三级融合层次的特点
融合 框架
像元 级
特征 级
决策 级
信息 损失 小
中
大
实时 性 差
中
优
精度 高 中 低
容错 性 差
中
优
抗干 扰力
差
中
优
工作 量 小
中
大
融合 水平 低
中
高
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图像融合及应用ppt课件
4. 相似性度量
征。
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三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
1. 搜索空间 2. 特征空间 3. 搜索策略
在搜索空间寻找最佳 的变换模型参数的过程 中所采用的方法。
4. 相似性度量
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三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
B
I
3
3
1200
SI
[min(R,G, B)]
(R G B)
00
H
arccos
(
R
(R G) R B)/
G)2 (R B)(G
2 B)
1/
2
2400 IHS柱形空间
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四、（5图）像RGB融-I合HS变方换法法
(1) RGB-IHS变换法
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国内出版物
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参考书
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国内出版物
[1]覃征等,数字图像融合,西安交通大学出版社,2005年
[2]张永生等,天基多源遥感信息融合—理论算法与应用系统,科学出版 社 ,2005 [3]韩崇昭等,多源信息融合,清华大学出版社,2006
[4]那彦,焦李成等,基于多分辨分析理论的图像融合方法(研究生系列教 材),西安电子科技大学出版社,2007 [5]李振华等,图像融合—理论与应用,高等教育出版社,2007 [6] 胡良梅等,基于信息融合的图像理解方法研究,合肥工业大学 出版 社,2007. [7]郭雷,李晖晖等,图像融合,电子工业出版社,2008 [8] 刘卫光等,图像信息融合与识别,电子工业出版社,2008
图像融合
图像融合：其主要载体是多样化的传感器，以此为基础来对于同一对象的图像数据进行配准，然后采用一定的算法将各种图像数据所蕴含的信息优势或者互补性有效结合在一起，通过这样一种方式所得到的新的图像数据技术就是图像融合。
一般情况下，图像融合由低到高分为三个层次：数据级融合、特征级融合、决策级融合。
数据级融合也称像素级融合，是指直接对传感器采集来得数据进行处理而获得融合图像的过程，它是高层次图像融合的基础，也是目前图像融合研究的重点之一。
这种融合的优点是保持尽可能多得现场原始数据，提供其它融合层次所不能提供的细微信息。
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。
在特征级融合中，保证不同图像包含信息的特征，如红外光对于对象热量的表征，可见光对于对象亮度的表征等等。
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。
---------------《章毓晋图象工程》1、图象工程图象工程三层次：图象处理（图象--→图象）图象分析（图象—>数据）图象理解（图象-→解释）图象工程相关学科和领域：~图形学：原指用图形、图表、绘图等形式表达数据信息的科学，而计算机图形学研究的就是如何利用计算机技术来产生这些形式~图象模式识别：试图把图象分解成可用符号较抽象地描述的类别~计算机识别：主要强调用计算机实现人的视觉功能，目前的研究内容主要与图象理解相结合（一）图象处理：灰度图像：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。
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
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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
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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。
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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
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3.1 彩色空间和彩色变换（续5）
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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
图像融合
图像融合（说明：本专题中所用数据为网上下载（数据下载连接）的数据，文中的蓝色字体为菜单、对话框按钮的操作。
）相关知识图像融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。
图像通过融合既可以提高多光谱图像空间分辨率，又保留其多光谱特性。
本系统提供的融合算法有：IHS色彩变换、Brovey变换、PCA融合、小波变换、乘法复合变换和颜色保真变换。
HIS色彩变换：将多光谱图像的RGB彩色空间变换到IHS空间即图像由R（红）G（绿）B（蓝）表示变换成I（亮度）H（色调）S（饱和度）表示，将全色图像的I’和多光谱图像的I进行直方图匹配，用全色图像I’代替多光谱图像的I即IHS→I’HS，多光谱图像的其它两项不变，经多光谱IHS反变换到RGB，即得到融合图像。
Brovey变换：通过归一化后的三个波段的多光谱影像与高分辨率影像乘积的融合方法。
其优点在于锐化影像的同时能够保持原多光谱影像的信息内容。
PCA融合：对多波段遥感数据进行主成分变换，用高空间分辨率的遥感数据替代第一主成分，然后进行主成分逆变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。
这种融合模式多用于不同类型传感器融合或同一传感器多时相数据的动态分析，也可用于特征影像与地面调查数据的融合。
乘法复合变换：通过乘积变换融合得到的融合图像其亮度成分得到增加。
该方法可以增强影像的细节反差。
颜色保真变换：通过比例系数改正，使变换后的影像与原多光谱影像颜色保真的整合方法。
以上方中，除了IHS变换和Brovey变换只能用于三个波段的多光谱图像和全色图像融合，而其它方法不受波段数限制。
融合的过程：图像融合的操作步骤：本例中的图像都经过了精确配准。
1、启动图像融合模块图像解译→数据融合，在弹出的对话框中选择融合方法2、输入融合的图像在第二个对话框中，分别输入高分辨率的图像mid-2.5m.img 和多光谱图像mid-10m.img3、定义输出文件在第三个对话框中，定义输出文件IHS.img，选择重采样方法。
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
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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。
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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。
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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。
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。
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7.1 图像融合概论
• 图像融合应用举例 – 医学图像融合
7.1 图像融合概论
• 图像融合应用举例 – 遥感图像融合
7.1 图像融合概论
• 图像融合应用举例 – 战场图像融合
7.1 图像融合概论
• 图像融合应用举例 – 监视系统图像融合
7.2 图像融合分类
• 图像融合分类 – 根据信息表征层次的不同，多传感器信息融合可分为信 号级融合、像素级融合、特征级融合和决策级融合； – 有的学者分为3类，不考虑信号级融合 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。
7.3 图像匹配
• 特征提取算法： – 基于区域的算法：绕过对控制点的选择，对两个区域图 像逐个进行计算； – 典型算法： • 基于最大化互信息的方法，利用基准图像与输入图像 的互熵作为判断依据，在医学图像匹配中成功应用； • 基于灰度相关的匹配
7.3 图像匹配
– 基于特征的匹配算法： • 首先从待配准的图像中提取特征，用相似性度量和一 些约束条件确定几何变换，最后将该变换作用于待匹 配图像。常用的特征有边缘、轮廓、直线、兴趣点、 颜色、纹理等。 – 特征的选择可以在空间域进行，也可以在变换域进行 • 空间域：常用特征如边缘、端点、交叉点等，典型算 法有基于模型的匹配； • 变换域：图像被分解为一组系数再匹配，不依赖于像 素，更适合自动配准。
•
7.3 图像匹配
• • • 最主要的变换域图像配准方法是Fourier变换方法：图像的平 移、旋转、仿射等变换在Fourier变换域中都有相应的体现； 相位相关技术是配准两幅图像平移失配的基本Fourier变换方 法：给定两幅图像，它们之间的唯一区别是存在一个位移； 旋转在Fourier变换中是一个不变量：旋转一幅图像，在频域 相当于对其Fourier变换作相同的角度的旋转，两个频谱的幅 度是一样的，只是有一个旋转关系。也就是说，这个旋转关 系通过对其中一个频谱幅度进行旋转，用最优化方法寻找最 匹配的旋转角度就可以确定
•
7.2 图像融合分类
7.2 图像融合分类
• 像素级融合： – 直接对图像中像素点进行信息综合处理。 – 目的是生成一幅包含更多信息、更清晰的图像； – 属于较低层次的融合； – 一般要求原始图像在空间上精确配准，如果图像具有不 同分辨率，在融合前需作映射处理； – 目前大部分研究集中在该层次上。
7.2 图像融合分类
• 目标状态数据融合： – 主要用于多传感器目标跟踪领域，首先通过融合系统对 传感器数据进行预处理以完成数据校准，再实现主要参 数相关的状态估计。 特征级目标特性融合： – 即特征层联合识别，采用模式识别技术，在融合前对特 征进行相关处理，从而把特征矢量分类成有意义的组合。 特征级图像融合的优点在于实现了可观的信息压缩，便于 实时处理。由于所提出的特征直接与决策分析有关，因而 融合结果能最大限度地给出决策分析所需要的特征信息。
7.2 图像融合分类
• 决策级融合优点： – 数据量少，通信及传输要求低； – 容错性高，对一个或若干个传感器的数据干扰，可以通 过适当的融合方法予以消除； – 数据要求低，传感器可以是同质或异质，对传感器的依 赖性和要求降低； – 分析能力强，能全方位有效反映目标及环境的信息，满 足不同应用的需要；
7.2 图像融合分类
7.3 图像匹配
1. • 概述 图像匹配在近几十年来一直是人们研究的热点和难点，它 是在变换空间中寻找一种或多种变换，使来自不同时间、 不同传感器或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像在 空间上一致； 由于拍摄时间、角度、自然环境的变化、多种传感器的使 用和传感器本身的缺陷，使图像受噪声的影响，存在严重 的灰度失真和几何畸变。如何达到精度高、匹配正确率高、 速度快、鲁棒性和抗干扰性强以及并行实现是匹配算法的 目标。
7.3 图像匹配
在刚体形状匹配中，原型模板通过平移、旋转和尺度化等 简单变换达到和目标图像的匹配，但是它不能处理目标形状 存在较大变形时的问题，为此提出使用变形模板匹配方法。
7.3 图像匹配
(4)基于变换域的匹配 频域匹配技术对噪声有 较高的容忍程度，检测结 果与照度无关，可处理图 像之间的旋转和尺度变化。 常用的频域相关技术有相 位相关和功率倒谱相关， 其中相位相关技术使用相 对广泛。
• 图像融合的发展 – 最早用于遥感图像分析：1979年Daliy首先将雷达与卫星 图像复合，用于地质解释； – 1980年代逐渐应用于一般的图像处理； – 1990年代成为研究热点，应用领域包括遥感、光学图像 处理，医学图像处理等； – 近年来成为计算机视觉、自动目标识别、成像导航与制 导等方面的研究热点。
•
7.3 图像匹配
2. 图像匹配算法： – (1)基于灰度相关的匹配 对待匹配图像的像元以一定大小窗口的灰度阵列 按某种或几种相似性度量顺次进行搜索匹配的方法。 这类算法的性能主要取决于相似性度量及搜索策 略的选择上。
匹配窗口大小的选择也是该类方法必 须考虑的问题，大窗口对于景物中存 在遮挡或图像不光滑的情况会出现误 匹配的问题，小窗口不能覆盖足够的 强度变化，因此可自适应调整匹配区 域的大小来达到较好的匹配结果。
7.3 图像匹配
(2)基于特征的匹配 首先从待配准的图像中提取特征，用相似性度量和一些 约束条件确定几何变换，最后将该变换作用于待匹配图像。 匹配中常用的特征有边缘、轮廓、直线、兴趣点、颜色、 纹理等。
7.3 图像匹配
(3)基于模型的匹配 模板匹配方法在计算机视觉和模式识别等领域中的应用也非 常广泛，它可以分为刚体形状匹配和变形模板匹配两大类。
•
•
7.2 图像融合分类
• 决策级图像融合： – 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； – 决策级融合是一种更高层次的信息融合，其结果为各种 控制或决策提供依据； – 决策级融合必须结合具体应用及需求，有选择地利用特 征级融合所抽取的目标的各类特征信息，其结果直接影 响最后的决策水平； – 输入为特征信息，结果为决策描述，因此决策级融合数 据量最小，抗干扰能力强；
7.2 图像融合分类
图 像 1 预 处 理 基 于 像 素 的 融 合 特 征 提 取 与 分 类
图 像 2
预 处 理
图 像 配 准
用 户 决 策
最 终 结 果
. . 的 图 像
配 准 后 的 图 像
像 素 级 融 合
融 合 后 的 图 像
7.2 图像融合分类
• • 像素级融合的过程一般可分4个步骤：预处理、变换、综合 和反变换(重构图像)。 预处理阶段包括了对被融合的原始图像的滤波和配准处理； – 配准就是将被融合的原始图像进行必要的变换(主要是几 何变换)，从而使被融合图像的每一个像素都对准； 变换阶段采用的主要方法有：PCA，多分辨分析(金字塔算 法、小波算法)
•
7.1 图像融合概论
图像传感器的组合效果
传感器1 传感器2 效果 TV摄像机 红外 适用于白天或夜晚 毫米波(MMW)雷达 红外 穿透力强，分辨力强 红外 紫外 适合识别背景 多光谱图像 全色图像 适合识别特征和纹理 SAR 红外 空间分辨力和谱分辨力都较高 SAR SAR 穿透力强，分辨力较高，全天候 红外 红外 背景信息增加，提高了探测距离 和识别能力 CCD摄像机 分辨力强，全天候 红外 +SAR
7.3 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。
7.1 图像融合概论
• 图像融合的形式可分为3种： – 多传感器非同时获取的图像的融合； – 多传感器同时获取的图像的融合； – 单一传感器不同时间，或者不同环境条件下获取的图像 的融合 图像融合的作用 – 图像增强 – 去噪 – 特征提取 – 目标识别与跟踪 – 三维重构
•
7.1 图像融合概论
7.1 图像融合概论
• 图像融合的研究现状 – 多传感器信息融合领域中，图像融合是应用最为广泛， 发表文献最多的一个方向：信息融合文章中，信号层的 信息融合文章占53％； – 在Ei Compendex Web数据库中用“image fusion”作为关 键词，检索从1980年到2001年摘要中出现这一词组的文 章数目：1980年至1984年的文章只有4篇；1995年至1999 年增加到603篇；2000年和2001年两年就有299篇； 有关组织与刊物： SPIE、IEEE
7.2 图像融合分类
图 像 1 预 处 理 特 征 提 取 基 于 特 征 的 融 合
图 像 2
预 处 理
特 征 提 取
图 像 配 准
特 征 分 类
用 户 决 策
最 终 结 果
. . .
图 像 N
预 处 理
特 征 提 取
提 取 后 的 特 征
配 准 后 的 特 征
特 征 级 融 合
融 合 后 的 特 征
•
7.2 图像融合分类
• 综合阶段将被融合图像的变换结果进行综合处理，从而获 得最终的融合图像。综合方法可分为： – 选择法，即根据某种规则，分别选择不同被融合图像的 变换系数，组成一组新的变换系数； – 加权法，即用某种加权平均算法将不同被融合图像的变 换系数综合为一组新的变换系数； – 优化法，即根据应用不同，构造某个评价融合效果的性 能指标，综合结果使该性能指标最优； 反变换阶段是根据综合阶段得到的一组变换系数进行反变 换操作，得到融合图像。