图像融合代码 matlab

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);

图像融合算法的分析与实现

图像融合算法的分析与实现汤丽娟;孙克争【摘要】图像融合作为多传感器信息融合的重要分支,被广泛应用于各种领域.图像融合已成为监控系统中不可分割的一部分.分析图像融合传感器的种类,图像融合算法的评价指标和图像融合算法的分类.像素级图像融合作为各级图像融合的基础,尽可能多地保留场景的原始信息,提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息,有利于图像的进一步分析与处理.研究塔式图像分解,主成分分析图像和小波图像分解融合算法,并通过MATLAB编码实现其融合算法,评价算法的性能指标.最后用小波分解算法实现一组被动红外图像和可见光图像的融合,并评价其性能.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2016(000)010【总页数】7页(P42-48)【关键词】图像融合;评价指标;融合算法;编码实现【作者】汤丽娟;孙克争【作者单位】江苏商贸职业学院,南通 226000;中国矿业大学信息与电气学院,徐州221116;中国矿业大学信息与电气学院,徐州 221116【正文语种】中文图像融合是从不同传感器同时获取关于同一场景的不同波长的图像，将它们合成一幅图像。

合成图像用来提高图像的内容信息，使用户更容易发现，识别和确定目标并增加用户对图像内容的情景感知。

当前的研究主要集中在研究融合算法提高合成图像的内容信息。

例如在不同的场景下，如烟雾的情况下，融合算法仍是鲁棒的。

这篇论文的结构如下：第二部分介绍了几种图像融合传感器；第三部分研究图像融合算法的性能评价，这些指标用来测试图像融合算法的有效性的并反映融合图像的一些典型特征；第四部分研究了图像融合算法，并分析每种算法的实现原理，并编码实现算法并评价融合算法的性能指标；第五部分小结及分析图像融合领域的研究热点问题。

传感器种类很多，目前常用的用于图像融合的传感器主要有电子计算机断层扫描（Computed Tomography，CT），磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI），可见光图像传感器（Charge-Couple Device，CCD），红外热像仪，激光成像雷达，毫米波雷达，合成孔径雷达成像仪（Synthetic Aperture Radar，SAR），多光谱/超光谱成像仪等[1]，每种传感器都有自身的物理原理和成像特点，对同一场景，不同传感器采集的信息内容也不尽相同。

点云与图像融合形成彩色点云

点云与图像融合形成彩⾊点云参考资料：Kitti 的 calib_cam_to_cam.txt，calib_imu_to_velo.txt，calib_velo_to_cam.txt点云到图像平⾯的投影matlab pointcloud类⽂档激光相机数据融合clear;close all; dbstop error; clc;% matlab中符号为'/'，与 Windows相反base_dir = '.../point_cloud_projection'; % 图⽚⽬录calib_dir = '.../point_cloud_projection'; % 相机参数⽬录cam = 2; % 第3个摄像头frame = 5; % 第0帧(第⼀张图⽚)calib = loadCalibrationCamToCam(fullfile(calib_dir,'calib_cam_to_cam.txt'));Tr_velo_to_cam = loadCalibrationRigid(fullfile(calib_dir,'calib_velo_to_cam.txt'));% 计算点云到图像平⾯的投影矩阵R_cam_to_rect = eye(4);R_cam_to_rect(1:3,1:3) = calib.R_rect{1}; % R_rect：纠正旋转使图像平⾯共⾯P_velo_to_img = calib.P_rect{cam+1}*R_cam_to_rect*Tr_velo_to_cam;% 内外参数 P_rect：矫正后的投影矩阵，⽤于从矫正后的0号相机坐标系投影到 X号相机的图像平⾯。

img = imread(sprintf('%s/%010d.png', base_dir, frame));fid = fopen(sprintf('%s/%010d.bin',base_dir,frame),'rb');velo = fread(fid,[4 inf],'single')';%velo = velo(1:5:end,:); % 显⽰速度每5点移除⼀次fclose(fid);% 删除图像平⾯后⾯的所有点（近似值）idx = velo(:,1)<5;velo(idx,:) = [];% 投影到图像平⾯（排除亮度% velo_img为点云在图像上的坐标velo_img = project(velo(:,1:3),P_velo_to_img);%原图像维数img_d1 = size(img,1);img_d2 = size(img,2);%预分配内存velo_img_rgb = ones(size(velo_img,1),3) * 255;%取点云对应像素的RGB值for i=1:size(velo_img,1)%取整(点云x,y轴和图像是反的)y=round(velo_img(i,1));x=round(velo_img(i,2));%排除在图像外的点云点（图像⼩点云多，点云并不能完全映射到图像上）if x>0 && x<=img_d1 && y>0 && y<=img_d2velo_img_rgb(i,1:3) = img(x,y,1:3);endend%取原点云x,y,zvelo_xyz = velo(:,1:3);% 颜⾊矩阵要⽤colormapcolor_m = colormap(velo_img_rgb./255);%构造⼀个pointCloud对象ptCloud = pointCloud(velo_xyz,'Color',color_m);pcshow(ptCloud); 。

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;。

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。

基于MATLAB的图像拼接技术

基于MATLAB的图像拼接技术实验报告学院：数信学院专业班级: 12级信息工程1班姓名学号：一、实验名称：基于MATLAB 的图像拼接技术二、实验目的：利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。

三、实验原理：基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。

其基本原理是基于傅氏功率谱的相关技术。

该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有一定的鲁棒性和较高的配准精度。

基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下：假设f （x ，y ）表示尺寸为M ⨯N 的图像，该函数的二维离散傅里叶变换（DFT ）为：112(//)001(,)(,)M N j ux M vy N x y F u v f x y eM Nπ---+===⨯∑∑其中，F （u ，v ）是复变函数；u 、v 是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1；x 、y 是空间或图像变量。

二维离散傅里叶逆变换（IDFT ）为：112(//)0(,)(,)N M j ux M vy N y x f u v e F x y π---+===∑∑其中，x=0，1，…，M-1；y=0，1，…，N-1。

设两幅图像1I 、2I 的重叠位置为（0x ，0y ），则图像1I 、2I 的互功率谱为：00*2()1212(,)(,)(,)(,)j x y I I e I I πξηξηξηξηξη-+⨯=⨯其中，*为共轭符号，对上式两边进行傅里叶逆变换将在（0x ，0y ）处产生一个函数。

因此，只要检测上式傅里叶逆变换结果最大值的位置，就可以获得两幅图像间的评议量（0x ，0y 。

具体算法步骤如下： ①读入两幅图片1I 、2I （函数输入），并转换为灰度图像； ②分别对1I 、2I 做二维傅里叶变换，即： A=2fft （1I ） B=2fft （2I ）则通过A 、B 的简单的矩阵运算得到另一矩阵3C ，即： 3C =B*.conj （A ）/norm （B*.conj （A ），1）矩阵3C 的二维傅里叶逆变换C 在（0x ，0y ）处取得最大，可通过遍历比较C （i ，j ）大小即可找到该位置，并作为函数返回值。

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。

金字塔变换的图像融合Matlab源码

附录1 金字塔变换图像融合方法程序% 拉普拉斯金字塔融合函数function Y = fuse_lap(M1, M2, zt, ap, mp)% M1、M2为源图像% zt为融合层数，ap为高频子带图像选择系数，mp为低频子带图像选择系数[z1 s1] = size(M1);[z2 s2] = size(M2);if (z1 ~= z2) || (s1 ~= s2)error('输入源图像大小不一致');end;% 高斯窗口函数w = [1 4 6 4 1] / 16;E = cell(1,zt);for i1 = 1:zt[z s] = size(M1);zl(i1) = z; sl(i1) = s;% 图像尺寸为奇数还是偶数if (floor(z/2) ~= z/2), ew(1) = 1; else ew(1) = 0; end;if (floor(s/2) ~= s/2), ew(2) = 1; else ew(2) = 0; end;% 若为奇数，扩展为偶数if (any(ew))M1 = adb(M1,ew);M2 = adb(M2,ew);end;% M1与M2低通滤波G1 = conv2(conv2(es2(M1,2), w, 'valid'),w', 'valid');G2 = conv2(conv2(es2(M2,2), w, 'valid'),w', 'valid');% G1与G2下采样、上采样低通滤波后的膨胀序列M1T = conv2(conv2(es2(undec2(dec2(G1)), 2), 2*w, 'valid'),2*w', 'valid');M2T = conv2(conv2(es2(undec2(dec2(G2)), 2), 2*w, 'valid'),2*w', 'valid');% 高频子带图像系数选择E(i1) = {selg(M1-M1T, M2-M2T, ap)};% G11与G2下采样M1 = dec2(G1);M2 = dec2(G2);end;% 低频子带图像系数选择M1 = selh(M1,M2,mp);% 图像重构for i1 = zt:-1:1M1T = conv2(conv2(es2(undec2(M1), 2), 2*w, 'valid'), 2*w', 'valid');M1 = M1T + E{i1};% 选择图像有效区域M1 = M1(1:zl(i1),1:sl(i1));end;Y = M1;end;% 对比度金字塔融合函数function Y = fuse_con(M1, M2, zt, ap, mp)[z1 s1] = size(M1);[z2 s2] = size(M2);if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2)error('输入图像尺寸大小不一致');end;w = [1 4 6 4 1] / 16;eps = 1e-6;E = cell(1,zt);for i1 = 1:zt[z s] = size(M1);zl(i1) = z; sl(i1) = s;if (floor(z/2) ~= z/2), ew(1) = 1; else, ew(1) = 0; end;if (floor(s/2) ~= s/2), ew(2) = 1; else, ew(2) = 0; end;if (any(ew))M1 = adb(M1,ew);M2 = adb(M2,ew);end;G1 = conv2(conv2(es2(M1,2), w, 'valid'),w', 'valid');G2 = conv2(conv2(es2(M2,2), w, 'valid'),w', 'valid');M1T = conv2(conv2(es2(undec2(dec2(G1)), 2), 2*w, 'valid'),2*w', 'valid'); M2T = conv2(conv2(es2(undec2(dec2(G2)), 2), 2*w, 'valid'),2*w', 'valid'); E(i1) = {selg(M1./(M1T+eps)-1, M2./(M2T+eps)-1, ap)};M1 = dec2(G1);M2 = dec2(G2);end;M1 = selh(M1,M2,mp);for i1 = zt:-1:1M1T = conv2(conv2(es2(undec2(M1), 2), 2*w, 'valid'), 2*w', 'valid');M1 = (M1T+eps) .* (E{i1}+1);M1 = M1(1:zl(i1),1:sl(i1));end;Y = M1;end;% 梯度金字塔融合函数function Y = fuse_gra(M1, M2, zt, ap, mp)[z1 s1] = size(M1);[z2 s2] = size(M2);if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2)error('输入图像大小不一致');end;w = [1 4 6 4 1] / 16;v = [1 2 1] / 4;% 核函数% 梯度算子d1 = [1 -1];d2 = [0 -1; 1 0] / sqrt(2);d3 = [-1 1];d4 = [-1 0; 0 1] / sqrt(2);% 计算导数d1e = conv2(d1,d1);d1e = [zeros(1,3); d1e; zeros(1,3)];d2e = conv2(d2,d2);d3e = d1e';d4e = conv2(d4,d4);E = cell(1,zt);for i1 = 1:zt[z s] = size(M1);zl(i1) = z; sl(i1) = s;if (floor(z/2) ~= z/2), ew(1) = 1; else, ew(1) = 0; end;if (floor(s/2) ~= s/2), ew(2) = 1; else, ew(2) = 0; end;if (any(ew))M1 = adb(M1,ew);M2 = adb(M2,ew);end;% 梯度金字塔的建立G1 = conv2(conv2(es2(M1,2), w, 'valid'),w', 'valid');G2 = conv2(conv2(es2(M2,2), w, 'valid'),w', 'valid');Z1 = es2(M1+conv2(conv2(es2(M1, 1), v, 'valid'), v', 'valid'), 1); Z2 = es2(M2+conv2(conv2(es2(M2, 1), v, 'valid'), v', 'valid'), 1);B = zeros(size(M1));% 方向拉普拉斯金字塔的建立D1 = conv2(Z1, d1e, 'valid');D2 = conv2(Z2, d1e, 'valid');B = B + selg(D1, D2, ap);D1 = conv2(Z1, d2e, 'valid');D2 = conv2(Z2, d2e, 'valid');B = B + selg(D1, D2, ap);D1 = conv2(Z1, d3e, 'valid');D2 = conv2(Z2, d3e, 'valid');B = B + selg(D1, D2, ap);D1 = conv2(Z1, d4e, 'valid');D2 = conv2(Z2, d4e, 'valid');B = B + selg(D1, D2, ap);E(i1) = {-B/8};M1 = dec2(G1);M2 = dec2(G2);end;M1 = selh(M1,M2,mp);for i1 = zt:-1:1M1T = conv2(conv2(es2(undec2(M1), 2), 2*w, 'valid'), 2*w', 'valid'); M1 = M1T + E{i1};M1 = M1(1:zl(i1),1:sl(i1));end;Y = M1;end;% 图像2抽取函数function Y = dec2(X);[a b] = size(X);Y = X(1:2:a, 1:2:b);end;% 图像2插值函数function Y = undec2(X)[z s] = size(X);Y = zeros(2*z, 2*s);Y(1:2:2*z,1:2:2*s) = X;end;% 图像扩展函数function Y = adb(X, bd)[z s] = size(X);Y = zeros(z+bd(1),s+bd(2));Y(1:z,1:s) = X;if (bd(1) > 0)Y(z+1:z+bd(1),1:s) = X(z-1:-1:z-bd(1),1:s);end;if (bd(2) > 0)Y(1:z,s+1:s+bd(2)) = X(1:z,s-1:-1:s-bd(2));end;if (bd(1) > 0 & bd(2) > 0)Y(z+1:z+bd(1),s+1:s+bd(2)) = X(z-1:-1:z-bd(1),s-1:-1:s-bd(2));end;% 图像边缘像素处理函数function Y = es2(X, n)[z s] = size(X);Y = zeros(z+2*n, s+2*n);Y(n+1:n+z,n:-1:1)= X(:,2:1:n+1);Y(n+1:n+z,n+1:1:n+s)= X;Y(n+1:n+z,n+s+1:1:s+2*n)= X(:,s-1:-1:s-n);Y(n:-1:1,n+1:s+n)= X(2:1:n+1,:);Y(n+z+1:1:z+2*n,n+1:s+n)= X(z-1:-1:z-n,:);% 低频子带图像选择函数function Y = selh(M1, M2, mp)switch (mp)case 1, Y = M1;% 选择图像M1低频子带图像作为融合函数低频成分case 2, Y = M2;% 选择图像M2低频子带图像作为融合函数低频成分case 3, Y = (M1 + M2)/2;% 选择图像M1与M2加权平均低频子带图像作为融合函数低频成分otherwise, error('低频成分选择错误');end;% 高频子带图像选择函数function Y = selg(M1, M2, ap)% 判断输入图像是否大小一致[z1 s1] = size(M1);[z2 s2] = size(M2);if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2)error('输入图像大小不一致');end;switch(ap(1))case 1,% 绝对值最大融合准则mm = (abs(M1)) > (abs(M2));Y = (mm.*M1) + ((~mm).*M2);case 2,% 基于窗口系数加权平均融合准则um = ap(2); th = .75;% 设定阈值% 窗口区域加权平均能量S1 = conv2(es2(M1.*M1, floor(um/2)), ones(um), 'valid');S2 = conv2(es2(M2.*M2, floor(um/2)), ones(um), 'valid');% 归一化相关度MA = conv2(es2(M1.*M2, floor(um/2)), ones(um), 'valid');MA = 2 * MA ./ (S1 + S2 + eps);% s根据设定阈值选择融合系数m1 = MA > th; m2 = S1 > S2;w1 = (0.5 - 0.5*(1-MA) / (1-th));Y = (~m1) .* ((m2.*M1) + ((~m2).*M2));Y = Y + (m1 .* ((m2.*M1.*(1-w1))+((m2).*M2.*w1) + ((~m2).*M2.*(1-w1))+((~m2).*M1.*w1)));case 3,% 窗口系数绝对值选大融合准则um = ap(2);A1 = ordfilt2(abs(es2(M1, floor(um/2))), um*um, ones(um));A2 = ordfilt2(abs(es2(M2, floor(um/2))), um*um, ones(um));mm = (conv2((A1 > A2), ones(um), 'valid')) > floor(um*um/2);Y = (mm.*M1) + ((~mm).*M2);case 4,% 系数最大融合准则mm = M1 > M2;Y = (mm.*M1) + ((~mm).*M2);otherwise,error('高频成分选择错误');end;附录2 融合图像性能评价程序% 互信息函数function mui = mutinf(M1, M2, F)function mi = mutinf1(a, b)a=double(a);b=double(b);[Ma,Na] = size(a);[Mb,Nb] = size(b);M=min(Ma,Mb);N=min(Na,Nb);% 初始化直方图数组hab = zeros(256,256);ha = zeros(1,256);hb = zeros(1,256);% 归一化if max(max(a))~=min(min(a))a = (a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)));elsea = zeros(M,N);endif max(max(b))-min(min(b))b = (b-min(min(b)))/(max(max(b))-min(min(b)));elseb = zeros(M,N);enda = double(int16(a*255))+1;b = double(int16(b*255))+1;% 统计直方图for i=1:Mfor j=1:Nindexx = a(i,j);indexy = b(i,j) ;hab(indexx,indexy) = hab(indexx,indexy)+1;% 联合直方图ha(indexx) = ha(indexx)+1;% M1直方图hb(indexy) = hb(indexy)+1;% M2直方图endend% 联合信息熵hsum = sum(sum(hab));index = find(hab~=0);p = hab/hsum;Hab = sum(sum(-p(index).*log(p(index))));% M1信息熵hsum = sum(sum(ha));index = find(ha~=0);p = ha/hsum;Ha = sum(sum(-p(index).*log(p(index))));% M2信息熵hsum = sum(sum(hb));index = find(hb~=0);p = hb/hsum;Hb = sum(sum(-p(index).*log(p(index))));% M1与M2互信息mi = Ha+Hb-Hab;% M1与M2归一化互信息mi1 = hab/(Ha+Hb);endmui=(mutinf1(M1, F)+mutinf1(M2, F));end% 均方差函数function img_var= variance(M1,M2,img)M1 = double(M1);M2 = double(M2);img = double(img);[r, c] = size(img);img_var = (sqrt(sum(sum((M1 - img).^2)) / (r * c ))+ sqrt(sum(sum((M2 - img).^2)) / (r * c )))/2;end% 峰值信噪比函数function psnr = psnr(M1,M2,img)M1 = double(M1);M2 = double(M2);img = double(img);[r, c] = size(img);psnr = 10.*(log((r * c )/sum(sum((M1 - img).^2)))+log((r * c )/sum(sum((M2 -img).^2))))/2;end% 平均梯度函数function avg_gra = avg_gradient(img)if nargin == 1 % 判断输入变量个数img = double(img);[r,c,b] = size(img);dx = 1;dy = 1;for k = 1 : bband = img(:,:,k);% 沿x与y方向差分[dzdx,dzdy] = gradient(band,dx,dy);s = sqrt((dzdx .^ 2 + dzdy .^2) ./ 2);g(k) = sum(sum(s)) / ((r - 1) * (c - 1));endavg_gra = mean(g);elseerror('Wrong number of input!');end% 边缘保持度函数function EDG_pr=edge_preservation(M1, M2, img)% 源图像与融合图像的梯度幅值与相角[GA,ALPHA_A,flag1]=SOBEL_EDGE(M1);[GB,ALPHA_B,flag2]=SOBEL_EDGE(M2);[GF,ALPHA_F,flag3]=SOBEL_EDGE(img);% 各像素边缘信息保留程度QAF=EDGE_PRE_VAL(GA,ALPHA_A,GF,ALPHA_F); QBF=EDGE_PRE_VAL(GB,ALPHA_B,GF,ALPHA_F); % 源图像与融合图像边缘保持度EDG_pr=NOR_WGT_VAL(QAF,GA,QBF,GB);endfunction [G,ALPHA,flag]=SOBEL_EDGE(img)% Sobel滤波梯度幅值与相角求取函数[row,col]=size(img);plate_H=[-1,-2,-1;0,0,0;-1,-2,-1];plate_V=[-1,0,-1;-2,0,-2;-1,0,-1];SX=conv2(img,plate_H,'same');SY=conv2(img,plate_V,'same');flag=0;G=zeros(row,col);ALPHA=zeros(row,col);for(i=1:row)for(j=1:col)if(SX(i,j)~=0)temp=SX(i,j)*SX(i,j)+SY(i,j)*SY(i,j);G(i,j)=sqrt(temp);ALPHA(i,j)=atan(SY(i,j)/SX(i,j));if(ALPHA(i,j)<0|G(i,j)==0)flag=flag+1;endendendendendfunction QAF=EDGE_PRE_VAL(GA,ALPHA_A,GF,ALPHA_F) % 边缘信息保留程度求取函数[row,col]=size(GA);GAF=zeros(row,col);AAF=zeros(row,col);%求取源图像与融合图像的相对幅值和相角for(i=1:row)for(j=1:col)if(GA(i,j)>GF(i,j))GAF(i,j)=GF(i,j)/GA(i,j);elseGAF(i,j)=GA(i,j)/GF(i,j);endendendALPHA_DIF=ALPHA_A-ALPHA_F;ALPHA_DIF=(abs(ALPHA_DIF)*2)/pi;AAF=1-ALPHA_DIF;% 可调节参数取值GAMA_G=0.9994;KG=-15;DELTA_G=0.5;GAMA_A=0.9879;KA=-22;DELTA_A=0.8;TEMP=exp(KG*(GAF-DELTA_G));QAF_G=GAMA_G./(1+TEMP);TEMP=exp(KA*(AAF-DELTA_A));QAF_ALPHA=GAMA_A./(1+TEMP);QAF=QAF_G.*QAF_ALPHA;size(QAF);sum(sum(QAF));endfunction NWP=NOR_WGT_VAL(QAF,GA,QBF,GB)% 边缘保持度求取函数NWP=0;temp1=(QAF.*GA+QBF.*GB);temp2=sum(sum(temp1));temp3=sum(sum(GA+GB));NWP=temp2/temp3;end11。

python实现泊松图像融合

python实现泊松图像融合本⽂实例为⼤家分享了python实现泊松图像融合的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下```from __future__ import divisionimport numpy as npimport scipy.fftpackimport scipy.ndimageimport cv2import matplotlib.pyplot as plt#sns.set(style="darkgrid")def DST(x):"""Converts Scipy's DST output to Matlab's DST (scaling)."""X = scipy.fftpack.dst(x,type=1,axis=0)return X/2.0def IDST(X):"""Inverse DST. Python -> Matlab"""n = X.shape[0]x = np.real(scipy.fftpack.idst(X,type=1,axis=0))return x/(n+1.0)def get_grads(im):"""return the x and y gradients."""[H,W] = im.shapeDx,Dy = np.zeros((H,W),'float32'), np.zeros((H,W),'float32')j,k = np.atleast_2d(np.arange(0,H-1)).T, np.arange(0,W-1)Dx[j,k] = im[j,k+1] - im[j,k]Dy[j,k] = im[j+1,k] - im[j,k]return Dx,Dydef get_laplacian(Dx,Dy):"""return the laplacian"""[H,W] = Dx.shapeDxx, Dyy = np.zeros((H,W)), np.zeros((H,W))j,k = np.atleast_2d(np.arange(0,H-1)).T, np.arange(0,W-1)Dxx[j,k+1] = Dx[j,k+1] - Dx[j,k]Dyy[j+1,k] = Dy[j+1,k] - Dy[j,k]return Dxx+Dyydef poisson_solve(gx,gy,bnd):# convert to double:gx = gx.astype('float32')gy = gy.astype('float32')bnd = bnd.astype('float32')H,W = bnd.shapeL = get_laplacian(gx,gy)# set the interior of the boundary-image to 0:bnd[1:-1,1:-1] = 0# get the boundary laplacian:L_bp = np.zeros_like(L)L_bp[1:-1,1:-1] = -4*bnd[1:-1,1:-1] \+ bnd[1:-1,2:] + bnd[1:-1,0:-2] \+ bnd[2:,1:-1] + bnd[0:-2,1:-1] # delta-xL = L - L_bpL = L[1:-1,1:-1]# compute the 2D DST:L_dst = DST(DST(L).T).T #first along columns, then along rows# normalize:[xx,yy] = np.meshgrid(np.arange(1,W-1),np.arange(1,H-1))D = (2*np.cos(np.pi*xx/(W-1))-2) + (2*np.cos(np.pi*yy/(H-1))-2)L_dst = L_dst/Dimg_interior = IDST(IDST(L_dst).T).T # inverse DST for rows and columnsimg = bnd.copy()img[1:-1,1:-1] = img_interiorreturn imgdef blit_images(im_top,im_back,scale_grad=1.0,mode='max'):"""combine images using poission editing.IM_TOP and IM_BACK should be of the same size."""assert np.all(im_top.shape==im_back.shape)im_top = im_top.copy().astype('float32')im_back = im_back.copy().astype('float32')im_res = np.zeros_like(im_top)# frac of gradients which come from source:for ch in xrange(im_top.shape[2]):ims = im_top[:,:,ch]imd = im_back[:,:,ch][gxs,gys] = get_grads(ims)[gxd,gyd] = get_grads(imd)gxs *= scale_gradgys *= scale_gradgxs_idx = gxs!=0gys_idx = gys!=0# mix the source and target gradients:if mode=='max':gx = gxs.copy()gxm = (np.abs(gxd))>np.abs(gxs)gx[gxm] = gxd[gxm]gy = gys.copy()gym = np.abs(gyd)>np.abs(gys)gy[gym] = gyd[gym]# get gradient mixture statistics:f_gx = np.sum((gx[gxs_idx]==gxs[gxs_idx]).flat) / (np.sum(gxs_idx.flat)+1e-6) f_gy = np.sum((gy[gys_idx]==gys[gys_idx]).flat) / (np.sum(gys_idx.flat)+1e-6) if min(f_gx, f_gy) <= 0.35:m = 'max'if scale_grad > 1:m = 'blend'return blit_images(im_top, im_back, scale_grad=1.5, mode=m)elif mode=='src':gx,gy = gxd.copy(), gyd.copy()gx[gxs_idx] = gxs[gxs_idx]gy[gys_idx] = gys[gys_idx]elif mode=='blend': # from recursive call:# just do an alpha blendgx = gxs+gxdgy = gys+gydim_res[:,:,ch] = np.clip(poisson_solve(gx,gy,imd),0,255)return im_res.astype('uint8')def contiguous_regions(mask):"""return a list of (ind0, ind1) such that mask[ind0:ind1].all() isTrue and we cover all such regions"""in_region = Noneboundaries = []for i, val in enumerate(mask):if in_region is None and val:in_region = ielif in_region is not None and not val:boundaries.append((in_region, i))in_region = Noneif in_region is not None:boundaries.append((in_region, i+1))return boundariesif __name__=='__main__':"""example usage:"""import seaborn as snsim_src = cv2.imread('../f01006.jpg').astype('float32')im_dst = cv2.imread('../f01006-5.jpg').astype('float32')mu = np.mean(np.reshape(im_src,[im_src.shape[0]*im_src.shape[1],3]),axis=0) # print musz = (1920,1080)im_src = cv2.resize(im_src,sz)im_dst = cv2.resize(im_dst,sz)im0 = im_dst[:,:,0] > 100im_dst[im0,:] = im_src[im0,:]im_dst[~im0,:] = 50im_dst = cv2.GaussianBlur(im_dst,(5,5),5)im_alpha = 0.8*im_dst + 0.2*im_src# plt.imshow(im_dst)# plt.show()im_res = blit_images(im_src,im_dst)import scipyscipy.misc.imsave('orig.png',im_src[:,:,::-1].astype('uint8'))scipy.misc.imsave('alpha.png',im_alpha[:,:,::-1].astype('uint8'))scipy.misc.imsave('poisson.png',im_res[:,:,::-1].astype('uint8'))im_actual_L = cv2.cvtColor(im_src.astype('uint8'),cv2.cv.CV_BGR2Lab)[:,:,0] im_alpha_L = cv2.cvtColor(im_alpha.astype('uint8'),cv2.cv.CV_BGR2Lab)[:,:,0] im_poisson_L = cv2.cvtColor(im_res.astype('uint8'),cv2.cv.CV_BGR2Lab)[:,:,0] # plt.imshow(im_alpha_L)# plt.show()for i in xrange(500,im_alpha_L.shape[1],5):l_actual = im_actual_L[i,:]#-im_actual_L[i,:-1]l_alpha = im_alpha_L[i,:]#-im_alpha_L[i,:-1]l_poisson = im_poisson_L[i,:]#-im_poisson_L[i,:-1]with sns.axes_style("darkgrid"):plt.subplot(2,1,2)#plt.plot(l_alpha,label='alpha')plt.plot(l_poisson,label='poisson')plt.hold(True)plt.plot(l_actual,label='actual')plt.legend()# find "text regions":is_txt = ~im0[i,:]t_loc = contiguous_regions(is_txt)ax = plt.gca()for b0,b1 in t_loc:ax.axvspan(b0, b1, facecolor='red', alpha=0.1)with sns.axes_style("white"):plt.subplot(2,1,1)plt.imshow(im_alpha[:,:,::-1].astype('uint8'))plt.hold(True)plt.plot([0,im_alpha_L.shape[0]-1],[i,i],'r')plt.axis('image')plt.show()plt.subplot(1,3,1)plt.imshow(im_src[:,:,::-1].astype('uint8'))plt.subplot(1,3,2)plt.imshow(im_alpha[:,:,::-1].astype('uint8'))plt.subplot(1,3,3)plt.imshow(im_res[:,:,::-1]) #cv2 reads in BGRplt.show()以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

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。