多聚焦图像融合源代码演示教学

合集下载

基于contourlet变换和模糊理论的多聚焦图像融合

２１年３月０２
２图像的模糊度
由于成像过程本身的复杂性，图像存在不确定性和不精确性，也就是说图像本身有着模糊性，因而模糊理论为数字图像处理提供了新的方法啪．其基本思想是将数字图像视为同等大小的模糊矩阵，矩阵中的每个元素为像素灰度的一种隶属度，是用于描述图像的模糊性．模糊隶属度函数很多，目前主要有高斯模糊隶属度函数、三角形式的模糊隶属度函数等Ｌ。一幅Ｍ ×Ｎ且最大灰度为Ｓ的图像可定义为一模糊点集矩阵，７。．记为ＵＵｂ其中：１２ … ，ｙ＝１２ …，为（，处像素元的模糊度隶属度， ∈ ［，］本文利用三，一，，Ｍ）＝，，Ｎ．＝ｚ）Ｏ１，角函数计算图像模糊隶属度，表示为
法，不同的方法对融合结果有一定的影响，并且大部分融合规则都具有融合结果的信息不完全、易受噪声干扰
等问题．为解决这一问题，糊推理作为一种解决不确定性问题的有效手段被引入到图像融合中［６模ｓ］．．
模糊推理是一种基于模糊逻辑、能够有效解决不确定性问题的不确定性推理方法，广泛应用于目标识别、图像分析、自动控制、智能信息处理和计算机科学等领域．它具有易于理解、灵活性好、容不精确数据，包能够改进图像融合的性能，并尽可能多地将源图像中的信息融人融合图像中［．因而本文提出一种基于模糊推理
ｃｎｏｒｔｏｔｕｌ变换具有更好的方向性和各向异性，ｅ表示图像边缘的ｃｎｏｒｔｏｔｕｌ系数能够更加集中，波系数的ｅ同小

彩色多聚焦图像融合演示平台

ＯｅＣ（ｐｎｓｕｃｍｕｅｉｏｂａｙＩｔ公司ｐｎＶｏｅｒｅｃｐｔｖｓｎｌｒｒ）是ｎｅｏｏｒｉｉｌ
１ＶｓａＣ＋Ｍａｌｂ混合编程ｉｌ＋与ｕｔａ
１Ｖ＋与Ｍａａ．１ｃ＋ｌｆｂ混合编程优点
考虑到小波子带的方向区域特性，中，第一种方法可以方便地调用Ｍａｔ－ｌａｂ图像处理工具箱，本文主要通过Ｍａａｔｂ引擎来实现ｖＣ＋ｌ＋与Ｍａａｔｂ的混合编程，ｌ为融合算法提供运算和演示平台。１ＯｐｎＶ概述．３ｅＣ
ｄｍｏｓｒｔｎｐａｆｒｆｒｅｍｕｔｆｃｓｃｌｒｉｇｓｎｉｄｓｇｅｙｕｉｇｔｅｍｅｈｄｏｓａ＋ａｄＭａｌｂｍｉｅｒｇａｅｎｔｉｌｔｏｍｌ－ｏｕｏｏａｏｏｔｈｉｍａｅｆｉｅｉｎｄｂｓｎｔｏｆｕｏｓｈＶｉｕｌＣ＋ｎｔｘｄｐｏｒ — ａａｔｍｉｇＭｅｎｂａｎｍｕｔｆｃｓｍａｅｄｄｍｏｓａｅｔｅｅｅｔｆｈｓｏｌｏｔｍｒｃｅｓｄａｄａｒｖｄａｇｒｈｎ．ａｓＯｏｔｉｌ－ｏｕｇｓｔｉｉｎａｅｎｔｔｆｃｔｅｉｎａｇｒｈａｅｉｒａｅ．ｎｉｒｈｏｕｆｉｎｎｍｐｏｅｌｏｔｍｉ
４多聚焦图像融合算法
４低频子带融合算法．１
低频子带反映了多聚焦图像的近似特性，用加权平采均法可更好保留源图像的信息完整性，权值的大小需要一但

（附代码）图像拼接和图像融合技术

（附代码）图像拼接和图像融合技术编者荐语图像拼接在实际的应⽤场景很⼴，⽐如⽆⼈机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进⼀步做图像理解的基础步骤，拼接效果的好坏直接影响进⼀步的⼯作，所以⼀个好的图像拼接算法⾮常重要。

转载⾃ | 新机器视觉举⼀个⾝边的例⼦吧，你⽤你的⼿机对某⼀场景拍照，但是你没有办法⼀次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好⼏张图，来把你要拍的所有景物记录下来。

那么我们能不能把这些图像⽐如我们有对这两张图进⾏拼接。

从上⾯两张图可以看出，这两张图有⽐较多的重叠部分，这也是拼接的基本要求。

那么要实现图像拼接需要那⼏步呢？简单来说有以下⼏步：1. 对每幅图进⾏特征点提取2. 对对特征点进⾏匹配3. 进⾏图像配准4. 把图像拷贝到另⼀幅图像的特定位置5. 对重叠边界进⾏特殊处理好吧，那就开始正式实现图像配准。

第⼀步就是特征点提取。

现在CV领域有很多特征点的定义，⽐如sift、surf、harris⾓点、ORB都是很有名的特征因⼦，都可以⽤来做图像拼接的⼯作，他们各有优势。

本⽂将使⽤ORB和SURF进⾏图像拼接，⽤其他⽅基于SURF的图像拼接⽤SIFT算法来实现图像拼接是很常⽤的⽅法，但是因为SIFT计算量很⼤，所以在速度要求很⾼的场合下不再适⽤。

所以，它的改进⽅法SURF因为在速度⽅⾯有了明显的提⾼（速度是SIFT的3倍），所以在图像拼接领1.特征点提取和匹配特征点提取和匹配的⽅法我在上⼀篇⽂章《OpenCV探索之路（⼆⼗三）：特征检测和特征匹配⽅法汇总》中做了详细的介绍，在这⾥直接使⽤上⽂所总结的SURF特征提取和特征匹配的⽅法。

1. //提取特征点2. SurfFeatureDetector Detector(2000);3. vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2;4. Detector.detect(image1, keyPoint1);5. Detector.detect(image2, keyPoint2);6. //特征点描述，为下边的特征点匹配做准备7. SurfDescriptorExtractor Descriptor;8. Mat imageDesc1, imageDesc2;9. pute(image1, keyPoint1, imageDesc1);10. pute(image2, keyPoint2, imageDesc2);11. FlannBasedMatcher matcher;12. vector<vector<DMatch> > matchePoints;13. vector<DMatch> GoodMatchePoints;14. vector<Mat> train_desc(1, imageDesc1);15. matcher.add(train_desc);16. matcher.train();17. matcher.knnMatch(imageDesc2, matchePoints, 2);18. cout << 'total match points: ' << matchePoints.size() << endl;19. // Lowe's algorithm,获取优秀匹配点20. for (int i = 0; i < matchePoints.size(); i++)21. {22. if (matchePoints[i][0].distance < 0.4 * matchePoints[i][1].distance)23. {24. GoodMatchePoints.push_back(matchePoints[i][0]);25. }26. }27. Mat first_match;28. drawMatches(image02, keyPoint2, image01, keyPoint1, GoodMatchePoints, first_match);29. imshow('first_match ', first_match);2.图像配准这样⼦我们就可以得到了两幅待拼接图的匹配点集，接下来我们进⾏图像的配准，即将两张图像转换为同⼀坐标下，这⾥我们需要使⽤findHomography函数来求得变换矩阵。

多聚焦图像融合知识讲解

目录第一章引言 (3)第二章图像融合简介及 (5)常用的融合方法 (5)2.1 图像融合简介 (5)2.2 国内外研究现状 (6)本章小结 (8)第三章开发平台Visual C++ (9)3.1 框架和文档—视结构 (9)3.2 消息映射 (9)3.3 Visual C++可视化编程 (10)3.4 Visual C++的优点 (11)本章小结 (11)第四章设备无关位图(DIB) (12)4.1 DIB的数据组织 (12)4.2 操作DIB (14)4.3 显示位图 (15)本章小结 (15)第五章加权平均法 (16)5.1 算法简介 (16)5.2 算法实现 (16)5.3 融合结果 (17)本章小结 (18)第六章 Top-hat算子实现图像融合 (19)6.1 Top-hat算子及其相关知识 (19)6.2 算法介绍 (24)6.3 算法实现 (25)6.4 融合结果 (28)本章小结 (30)结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)附录 (34)摘要本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关的基本知识，并就加权平均法和形态学top-hat算子对多聚焦图像的融合就行了算法研究和编程实现。

并对这两种方法的实验结果进行了比较分析。

结果发现，加权平均法的融合效果非常一般，而形态学top-hat算子融合方法的融合结果明显优于加权平均法，而且融合效果也比较理想。

可见top-hat算子融合方法具有优越的性能，可以将其应用于多幅卫星图片的合成分析和图像清晰等很多方面，拓宽了top-hat算子的应用范围，增加了其应用价值。

关键字：图像融合，加权平均法，数学形态学，top-hat算子AbstractThis article summarizes some basic concepts and the correlated elementary knowledge in multi- focusing image fusion, and it has a good algorithm research and programming realization in weighted mean method and morphology top-hat operator to multi- focusing picture fusion. And it has carried on the comparative analysis to these two methods’experimental result. The result is that the effect of fusion in weighted mean method is extremely general, but the fusion result of the morphology top-hat operator fusion method obviously surpasses the weighted mean method. And the fusion effect is ideal too. Obviously the top-hat operator fusion method has the superior performance, which was allowed to apply in many satellites picture synthesis analysis and the picture clear and so on. It has opened up the top-hat operator application scope and increased its application value.Keyword: image fusion weighted mean method morphology top-hat第一章引言按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。

基于边缘检测的多聚焦彩色图像融合算法

Ｃａｎｎｙｍｅｈｏｔｄ，ｔｈｉｒｄｔｈｅｅｄｇｅｐｏｒｔｉｏｎｓｗａｓｕｓｅｄｈｅｔａｖｅｒａｇｅｍｅｈｏｔｄａｎｄｈｅｔｒｅｓｔｐｏｔｉｒｏｎｓｗｅｒｅｕｓｅｄｈｅｔ
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｉｃｎＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇ，Ⅺ ’ ａｎＴｌＵｎｉｖｅｒｓｉｙ，Ｘｔｉ ’ ａｎ７１００３２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｌｅｆｔｆｏｃｕｓｉｍａｇｅａｎｄｒｉｇｈｔｆｏｃｕｓｉｍａｇｅ，ｈｅｔｃｏｌｏｒｍｕｌｉｔ－ｆｏｃｕｓｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｈｍｔｂａｓｅｄｏｎｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＦｉｒｓｔｈｅｔｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｗａｓｃｏｎｖｅｒｔｅｄｔｏＮＴＳＣｉｍａｇｅ，ｓｅｃｏｎｄｈｅｔｌｕｍｉｎａｎｃｅｉｎｆｏｒｍａｉｔｏｎｉｍａｇｅｗａｓｄｅｔｅｃｔｅｄｂｅｓｔｅｄｇｅｓｕｓｉｎｇｈｅｔ

基于小波变换的多聚焦图像融合ppt课件

[F (i, j) F (i, j 1)]2；
MN i0 j1
1
M 1 N 1
[F (i, j) F (i 1, j)]2。
MN j1 i1
•25
④融合评价
(a) 可见光图像 (b) 红外图像
(c) Haar小波 (d) W5/3小波 (e)Daubechies9/7
•(Images adapted from Zitova,2003 )
•14
②图像配准
例如：
•待匹配图像
参考图像
•匹配图像
与参考图像的叠加效果
•16
③融合方法
常用方法
对应像素取最大值
•空间域
对应像素取最小值
•简单组合式图像融合方法对应像素取平均值
•逻辑滤波器法
加权平均法
•数学形态法
subplot(2,2,3); image(XX); title('融合结果一'); Csize1=size(c1); for i=1:Csize1
c1(i)=0.8*c1(i); end Csize2=size(c2); for j=1:Csize2
c2(j)=1.2*c2(j); end c=0.6*(c1+c2); XXX=waverec2(c,l2,'sym4'); subplot(2,2,4); image(XXX); title('融合结果二');
远程摄像法大坝表面裂缝检测
基于小波变换的多聚焦图像融合
•1
•2
目录
•3
①图像融合简介 ②配准 ③融合方法 ④融合评价
•4
①图像融合简介
图像融合(Image Fusion)是用特定的算法将两幅或多幅图像综合成一幅新的图像。融合结果由于能利用两幅(或多幅) 图像在时空上的相关性及信息上的互补性，并使得融合后得到的图像对场景有更全面、清晰的描述，从而更有利于人眼的识别和机器的自动探测。

差分演化算法实现多聚焦图像融合论文算法实现（算法实现）

差分演化算法实现多聚焦图像融合论⽂算法实现（算法实现）本⽂为上⼀篇⽂章的算法实现。

⾸先，我们来复习⼀下⽤matlab来显⽰图像，这个很简单，直接⽤imread就可以读取图像，然后⽤imshow显⽰就好了，如果想在⼀个figure中显⽰多个图⽚，可以⽤subplot。

考虑图像融合，最简单的，直接像素相加，也可以完成两张图像的融合，但是很显然相同位置的像素值变⼤了，因此融合图像整体会⽐较亮。

如下：I = imread('clock1.jpg');J = imread('clock2.jpg');K = imadd(I,J);figure;subplot(131),imshow(I);subplot(132),imshow(J);subplot(133),imshow(K); 效果如图：但是根据之前的分析，我们要做的是将源图像分块再融合，选两张原图像块中⽐较清晰的块放在融合图像中，⽤DE算法来确定最优块⼤⼩。

⼀步⼀步来吧，我们可以这样分解⼀下任务：1、求⼀个图像的分块。

2、⽤⽂章中推荐的SF算法当作清晰度函数来计算块和全局的清晰度。

3、先任意设定块的⼤⼩，然后设计融合算法来完成图像的融合。

4、找到DE算法（⽹上应该有，但是没有针对图像融合的），⽤DE算法求图像的最优块⼤⼩。

1、⽹上可以找到⼀些不错的图像分块算法，⽐如：clc;clear all;close all;I1 = imread('football.jpg');rs = size(I1,1);cs = size(I1,2); %rs：表⽰图像的⾏；cs：图像的列sz = 64; %按64个像素进⾏分块，可⾃⾏设置numr = rs/sz; %图像分块的⾏numc = cs/sz; %图像分快的列ch = sz; cw = sz;t1 = (0:numr-1)*ch + 1; t2 = (1:numr)*ch; %分别求得每⼀块图像的起始⾏的像素值t3 = (0:numc-1)*cw + 1; t4 = (1:numc)*cw; %分别求得每⼀块图像的起始列的像素值%figure;k=0; %开始分块for i =1 : numrfor j = 1 : numctemp = I1(t1(i):t2(i),t3(j):t4(j),:);%暂存分块图像为tempk = k + 1;subplot(numr,numc,k);%显⽰分块图像imshow(temp);pause(0.5);endend 效果如下图：这个算法还是不错的，但是不能直接⽤到我们的程序中，因为我们不需要显⽰出来（这不是重点），主要是我们分块后需要求每⼀⼩块图像的清晰度值，和另外的源图像相应的位置的图像块⽐较，然后选择清晰度值较⼤的作为融合图像的分块。

基于复合激励模型的Surfacelet域多聚焦图像融合方法

好的缺点，本文提出一种基于Ｓｕｒｆａｃｅｌｅｔ变换和复合激励模型的多聚焦图像融合方法。通过分别将两幅图像经
Ｓｕｒｆａｃｅｌｅｔ变换后得到若干不同频带子图像，该方法根据低频子带和高频子带的特点，建立复合激励模型，即分别把改进的拉普拉斯能量和与空间频率作为复合型ＰＣＮＮ的外部激励，采用复合型ＰＣＮＮ优选融合系数，改善融合效果。获取的融合图像的灰度级分布更加分散，图像纹理连贯，细节突出。实验结果表明，该算法克服传统多聚
收稿日期：２０１２ — １２ — １１；收到修改稿日期：２０１３－０３ — ０４
基金项目：国家自然基金（６１２６１０２８）；教育部 “ 春晖计划” （Ｚ２００９．１．０１０３３）；内蒙古自治区高等学校科学研究项目基金（ＮＪ１００９７）；内蒙古自然
ａｒｅｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｇｒａｙｓｃａｌｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｕｓｆｉｏｎｉｍａｇｅｉｓｍｏｒｅｄｉｓｐｅｒｓｅｄａｎｄ
（ＤＷＴ）ａｎｄＰＣＡｒｔａｄｉｔｉｏｎａｌｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ．

R--基于自动聚焦算法的多聚焦图像融合

1/ M, p =0 ap =
aq = 1 / N , q = 0
2 /M , 1≤p≤M - 1
2 /N , 1≤q≤N - 1
其中
B
p,
称为矩阵
q
A的
DCT系数。DCT是一种可逆变换
,其
逆变换为
Am n
M -1
=∑ p =0
N -1
∑
q =0
ap
a
qB
p,
q
co
π s
(
2m + 2M
1
)
是 Ai 和 Bi 的 DCT变换系数矩阵。 (3)空间一致性检测及图像子块的变换域融合。 l为来自
Ai 的融合图像子块变换系数的个数 , k为来自 Bi 的融合图像子块变换系数的个数 ; DFi 为图像子块的 DCT变换系数矩阵 ; 按多数原则设计的空间一致性检测阈值为 Th。
k = 0; l = 0; for x = 1 to m for y = 1 to n if abs(DA i ( x, y) ) > = abs(DB i ( x, y) ) l = l + 1; else k = k + 1; end end end if l > = Th DFi = DA i; / /融合图像子块来自图像 A elseif k > = Th DFi = DB i; / /融合图像子块来自图像 B else for x = 1 to m fo y = 1 to n if abs(DA i ( x, y) ) > = abs(DB i ( x, y) ) DFi ( x, y) =DA i ( x, y) ; else DFi ( x, y) =DB i ( x, y) ; / /融合图像子块由图像 A 与图像 B 中最大特征组成 end end end end

基于DT-CWT的多聚焦图像的融合

ｇｏｅｏｍａｃｆｕｊｃｖｖｕｔｎ，ｏｄｖｓａｅｅｔｏｏｊｃｖｄＴｅｅｉｉｔｆｓｎｒｌｏｄｐｒｒｎｅｏｂｅｔｅａａｏｇｏｉｌｆｃｆｂｅｔｅｎｈａｂｉｏｆｉｅ．ｆｓｉｅｌｉｕｓｉａｆｓｌｙｕｏｕ
Ｅ（）（）＋Ｙ／，：∑ ｆ，＋）ｘ，七，］
ｆ ∈一，，（ｌ）ｔ１
（２）
式中，（．为３３矩阵，表示图像ｆ） × ，ｊ｝
取最大（Ｍ）的融合规则，因为高频分解系数对（（，在２分辨率下的尺度系数。Ｃ几Ｂ）应图像的边缘、纹理等细节信息，像素绝对值是对
ｌａ￣ｄｎｒｏｅｅｔｅｍａｒｏｎｅｅｃ—ｅｔ．ｈｎｂｅｎｈｌａｗｉｔｍｉｄｏｌｔｉｔａｓｃｖｌａａｅｕｅｆｏｖｒｎｅｒａｄＴｅ，ａｄｏｅｕｓｔｅｈｄｏｂｅｃａｅｔｒｐｉｙｓｃｇｉｓｌｅｓｔｒｅｔｇｅｃｎｈ
关键字：图像融合；离散小波变换；双树复小波变换；差模补偿
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标识码：Ｂ
ＭｕｌｉｏｃｍａｕｓｏｎｅｈｏｄｂａｅｎＴ— ｔ—ｆｕｓｉｇｅｆｉｍｔｓｄｏＤ
ＣＷＴ
Ｌｈａｇｕ，ｅｇＧａｇｕｉｕｎｊｎＺｎｕｎｙＳ（ｈｒｉｅｓｙｆｈｎｆｒｄｎａｄＣｍｍｕｉｔｎｅｇｅｒｇｃＨｇ，ａｕｎＳａｘ３０１Ｃｈｎ）ＴｅＮｏｔＵｎｖｒｔＣｉａｎｏｍａｏｏｈｉｏＩｎｎｃｉｉｅｉｅｅＴｉａｈｎｉ０５，ｉａａｏｎｎｎｏｙ０

基于区域能量的多聚焦图像融合算法

从目视效果来看，用本文算法进行图像融合，采能够将两幅多聚焦图像融合成一幅比较清晰的单一聚焦图像。实验结果表明，文算法与同类其它算法相比较，提高了００％～．％。本熵．１４４
交叉熵降低了５．３～５７％，２９％９．７互信息提高了３１％一６５％。．３２．５
Ｇｕｓｎ金字塔的第ｋ为ａｓｉａ层
Ｇ（＝ ∑ ∑ （（，Ｇ２＋，）。ｉ），ｍｎ（ｍ＋））
由上式可知，ａｓｉｎ金字塔第ｋ层图像是将第ｋ一１层图像Ｇ和Ｇｕｓｎ窗口函数进行卷积，Ｇｕｓａ㈦ａｓａｉ
图像信息熵的大小反映了携带图像信息量的多少，融合之后图像的熵值越大，明图像所含信息量表
越丰富，图像融合效果就越好。
２２交叉熵．
交叉熵是评价两幅图像差异的关键指标，表达式为其
ｃ＝∑ｆｌ２，ｐ０ｇ）
这里，Ｐ：｛。Ｐ，２… ，一，㈠｝ｇｑ，ｑ，，一，一｝别为源图像与融合后图像的灰Ｐ，。Ｐ，ＰＰ和：｛ｏｑ，２… ｇ分
劣。本文采用融合图像与两幅源图像交叉熵（Ｃ）ｃ和的平均值来描述融合结果与源图像的综合差异。综合交叉熵表示为
Ｃ＝（。２／Ｃ＋Ｃ）２。２３互信息．
源图像与融合图像的互信息定义为
ＭＩａ
（）ｇｌ０
） ’
其中Ｐ和Ｐ分别表示源图像与融合图像的概率密度，ｒ，ＰＡ代表融合图像与源图像的联合概率密度。互信息是衡量融合图像对源图像不确定性的减少量，互信息越大，融合效果越好。本文采用融合图

Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码

Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码根据导师作业安排，在学习数字图像处理（刚萨雷斯版）第六章彩⾊图像处理中的彩⾊模型后，导师安排了⼀个⽐较有趣的作业：融合原理为：1 注意：遥感原RGB图image和灰度图Grayimage为测试⽤的输⼊图像；2 步骤：（1）将RGB转换为HSV空间（H：⾊调，S：饱和度，V：明度）；（2）⽤Gray图像诶换掉HSV中的V；（3）替换后的HSV转换回RGB空间即可得到结果。

书上只介绍了HSI彩⾊模型，并没有说到HSV，所以需要⽹上查找资料。

Python代码如下：import cv2import numpy as npimport mathfrom matplotlib import pyplot as pltdef caijian(img):#裁剪图像与否根据选择图像⼤⼩⽽定，调⽤了OpenCV函数weight=img.shape[0]height=img.shape[1]print(“图像⼤⼩为：%d*%d”%(weight,height))img=cv2.resize(img,(int(weight/2),int(height/2)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)return(img)def graytograyimg(img):grayimg=img1weight=img.shape[0]height=img.shape[1]for i in range(weight):for j in range(height):grayimg[i,j]=0.299img[i,j,0]+0.587img[i,j,1]+0.114img[i,j,2]return(grayimg)def RGBtoHSV(img):b,g,r=cv2.split(img)rows,cols=b.shapeH=np.ones([rows,cols],“float”)S=np.ones([rows,cols],“float”)V=np.ones([rows,cols],“float”)print(“RGB图像⼤⼩：%d*%d”%(rows,cols))for i in range(0, rows):for j in range(0, cols):MAX=max((b[i,j],g[i,j],r[i,j]))MIN=min((b[i,j],g[i,j],r[i,j]))V[i,j]=MAXif V[i,j]0:S[i,j]=0else:S[i,j]=(V[i,j]-MIN)/V[i,j]if MAXMIN:H[i,j]=0 # 如果rgb三向量相同，⾊调为⿊elif V[i,j]==r[i,j]:H[i,j]=(60*(float(g[i,j])-b[i,j])/(V[i,j]-MIN))elif V[i,j]==g[i,j]:H[i,j]=60*(float(b[i,j])-r[i,j])/(V[i,j]-MIN)+120elif V[i,j]==b[i,j]:H[i,j]=60*(float(r[i,j])-g[i,j])/(V[i,j]-MIN)+240if H[i,j]<0:H[i,j]=H[i,j]+360H[i,j]=H[i,j]/2S[i,j]=255*S[i,j]result=cv2.merge((H,S,V)) # cv2.merge函数是合并单通道成多通道result=np.uint8(result)return(result)def graytoHSgry(grayimg,HSVimg):H,S,V=cv2.split(HSVimg)rows,cols=V.shapefor i in range(rows):for j in range(cols):V[i,j]=grayimg[i][j][0]newimg=cv2.merge([H,S,V])newimg=np.uint8(newimg)return newimgdef HSVtoRGB(img,rgb):h1,s1,v1=cv2.split(img)rg = rgb.copy()rows,cols=h1.shaper,g,b=0.0,0.0,0.0b1,g1,r1 = cv2.split(rg)print(“HSV图像⼤⼩为：%d*%d”%(rows,cols))for i in range(rows):for j in range(cols):h=h1[i][j]v=v1[i][j]/255s=s1[i][j]/255h=h2hx=int(h/60.0)hi=hx%6f=hx-hip=v(1-s)q=v*(1-fs)t=v(1-(1-f)s)if hi0:r,g,b=v,t,pelif hi1:r,g,b=q,v,pelif hi2:r,g,b=p,v,telif hi3:r,g,b=p,q,velif hi4:r,g,b=t,p,velif hi5:r,g,b=v,p,qr,g,b=(r255),(g255),(b255)r1[i][j]=int®g1[i][j]=int(g)b1[i][j]=int(b)rg=cv2.merge([b1,g1,r1])return rgimg=cv2.imread(“D:/RGB.bmp”)gray=cv2.imread(“D:/gray.bmp”)img=caijian(img)gray=caijian(gray)grayimg=graytograyimg(gray)HSVimg=RGBtoHSV(img)HSgray=graytoHSgry(grayimg,HSVimg)RGBimg=HSVtoRGB(HSgray,img)cv2.imshow(“image”,img)cv2.imshow(“Grayimage”,grayimg)cv2.imshow(“HSVimage”,HSVimg)cv2.imshow(“HSGrayimage”,HSgray)cv2.imshow(“RGBimage”,RGBimg)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()以上代码是在尽量不调⽤OpenCV函数的情况下编写，其⽬的是熟悉图像处理原理和Python编程，注释很少，其中RGB转HSV原理，HSV转RGB原理，在CSDN中都能找到，灰度图替换HSV中的V原理其实很简单，看代码就能明⽩，不⽤再找资料。

基于改进型CNN的多聚焦图像融合方法

!第"#卷第$期郑州大学学报!理学版"%&’("#)&($ !$*#+年,月-./012340&56278.!)9:.;<7.=>."-52.$*#+基于改进型!""的多聚焦图像融合方法孔韦韦#!!雷!阳$!!任!聪$!!赵文阳#!#.西安邮电大学计算机学院!陕西西安A#*#$#$$.武警工程大学密码工程学院!陕西西安A#**?,"摘要!针对多聚焦图像融合问题#提出一种基于改进型卷积神经网络!<&28&’5:7&29’215T9’21:G&T\#O))"的图像融合方法.首先#阐述了多聚焦图像融合问题与O))中分类问题的一致性关系$其次#对经典的O))模型加以改进#构建了改进型O))模型$最后#将待融合源图像输入改进型O))模型进行实验仿真.仿真结果表明#与现有的代表性融合方法相比#该方法无论在直观视觉效果还是客观评价指标方面均具有显著的优势.关键词!图像融合$多聚焦$卷积神经网络$池化层中图分类号!Q M#?#文献标志码!L文章编号!#,A#@,?H#!$*#+"*$@**$+@*")*+!#*(#BA*"R D.7K K2.#,A#@,?H#($*#?#?*,-引言目前#主流的多聚焦图像融合方法可分为变换域融合方法与空间域融合方法两类.代表性变换域融合方法主要基于多尺度几何分析理论展开#可分为源图像多尺度分解’子图像融合以及最终图像重构B个步骤.经典的小波变换仅能捕获有限方向的图像特征#且不具备平移不变性#非下采样轮廓波变换(#Z$)与非下采样剪切波变换(B Z A)作为经典轮廓波变换与剪切波变换的改进型模型#极大地提升了图像的融合效果.然而#在此过程中#信息的损失和光谱信息的扭曲仍然是无法回避的问题.与多尺度几何分析方法不同#稀疏表达(?Z#*)模型侧重于将源图像转换为单一尺度的特征映射#并采用滑动窗口实现平移不变性图像融合的近似表达#该模型具有较好的图像融合效果#但在源图像高频细节信息保存方面略显不足.相比变换域融合方法#早期经典的空间域融合方法通常采取将源图像划分为若干块#而后选取空间频率或梯度信息等评价指标分别对源图像的对应块加以比较和融合.但是图像块的尺寸以及融合规则的选取通常会对最终融合效果造成很大的影响.因此#目前主流的空间域方法主要着眼于图像块尺寸的自适应调整以及融合规则的设定.O))作为深度学习中的代表性模型#由于具有优越的图像特征捕捉和信息分析能力#被广泛应用于图像识别’图像检索等领域.本文采用O))模型对多聚焦图像融合问题加以解决.针对多聚焦图像融合问题与O))中分类问题的一致性#探索二者的切合点以及本文方案的可行性$对经典的O))模型加以优化#构建改进型O))模型$将待融合源图像输入到改进型O))模型进行实验仿真.仿真结果表明#与现有的代表性融合方法相比#该方法无论在直观视觉效果还是客观评价指标值均具有显著的优势..-一致性关系研究O))是一个可训练的多层前馈人工神经网络#且每一层都包含与抽象层相对应的一定数量的特征映射.其中#特征映射中的每个单元或系数称为神经元.线性卷积’非线性激活和空间域池化用于实现不同阶段特征映射的连接.图#给出了经典O))模型结构图.图#中的O))模型拥有#个输入层’#个输出层’B个卷积层以及B个池化层.输入层R输出层用于接收R输出图像信息$O))的第一卷积层的滤波器主要用于检测低阶特征#比如边’角’曲线等.随着卷积层的增收稿日期!$*#?@*,@#B基金项目!国家自然科学基金项目!,#B*+**?#,#B*+*$$"$信息保障技术重点实验室开放基金项目!Y-@#A@#*""$陕西省自然科学基础研究计划面上项目!$*#?-‘,*HA".作者简介!孔韦韦!#+?B%"#男#安徽合肥人#副教授#主要从事图像智能信息处理研究#=@C97’&\G G\723F#,B.<&C$通信作者&雷阳!#+?H%"#女#陕西西安人#讲师#主要从事图像智能信息处理研究#=@C97’&K5T729"$,F#,B.<&C.Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷图.!经典O))模型结构图1234.!;:T 5<:5T 1&E :01:T 9>7:7&29’O ))C &>1’加#对应滤波器检测的特征也更复杂.例如#第二卷积层的输入实际上是第一层的输出#该层滤波器用来检测低阶特征的组合等情况!半圆’四边形等"#如此累积#以检测越来越复杂的特征.池化层周期性地出现在相邻的两个卷积层之间#可以有效减少训练参数的数量#压缩图像的空间大小.O ))模型中滤波器激活图源于特征提取#而融合规则的作用恰恰类似于分类任务中使用的分类器.就现行绝大多数空间域和变换域方法而言#激活映射图可以通过构造局部滤波器来获取源图像的高频细节信息#而融合规则实质上完成了针对源图像像素点的权值分配.O ))模型中的0卷积1操作与多聚焦图像融合过程中的滤波器操作等价#而多聚焦图像的焦点映射图生成过程等价于O ))模型的分类过程.因此#可以采用O ))模型用于图像融合问题的解决.0-改进型!""模型针对经典O))模型中权值设置随意#以及部分结构不合理的问题#提出并构建一种改进型O ))模型#该模型主要涉及权值设定’卷积层和池化层B 个部分.0/.-权值设定经典O))模型涉及大量权值的设定#这些权值设置通常较为随意#而权值设定的优劣直接影响O ))模型的训练效果以及最终的分类结果.针对该问题#本文提出采用高斯概率分布函数确定输入层与第一卷积层!O #"’池化层与相邻后续卷积层间的权值##"6!3Z 3"Z %+([I ##[I $#-#[I )#-#[I %)##)))%#其中&矩阵#中每一元素的尺寸均为3q 3$%表示卷积核的数量.显然#若前一层图像信息的尺寸为(q (#则通过高斯概率分布函数获得的特征映射图的尺寸为!(\3m #"q !(\3m #".0/0-卷积层卷积层主要针对源图像或前一池化层中的特征映射采取0卷积1操作#以提取图像中的特征信息.有了$(#节的权值设定#可以得到第)幅特征映射中位于点!L#@"的卷积结果为>L #@#)!#"+’3:+#’3’+##L /:1##@/’1#,I ):#’#其中&#表示待融合源图像.需要说明的是#不同于经典O ))模型#特征映射并不适用于非线性函数.0/5-池化层池化层通常周期性地出现在相邻的两个卷积层之间#其功能主要在于有效减少训练参数的数量#从而压缩图像的空间大小.经典O ))模型采用平均值池化层策略和最大值池化层策略.然而#这两种策略均有不同程度的缺陷.其中#平均值池化针对每个池化邻域内的结点进行算术平均运算#但会削弱强激活结点产生弱池化效应$最大值池化倾向于过度拟合训练集从而影响泛化性能.为了克服这两种经典池化策略的消极影响#本文提出了均方根池化策略.大量仿真实验结果表明#即使随机设定若干权值#均方根池化策略仍然具有固有的频率选择性和平移不变性.该池化策略具有平方运算和求和运算两个部分#可以使整个O ))模型具有很好的非线性和平移不变性.将均方根池化策略应用于所有池化层#可以得到点!L #@"位于第Q 幅池化映射中的结果为F I #V #Q!#"+’I /4L +!I 14"’V /4@+!V 14"#$L #@#槡Q#其中&#表示待融合源图像$I #V k ##-#!(Z 3m #"$4为池化邻域半径.*B Copyright©博看网 . All Rights Reserved.!第$期孔韦韦#等$基于改进型O))的多聚焦图像融合方法5-实验仿真为了验证文中提出的融合方法的有效性#本节将引入几种近年代表性的方法与之进行比较.本文的实验平台为一台O M 6#主频为$(+f N 4’?f 内存的M O #采用的仿真软件为‘9:’9J $*#HJ.本节选取了两组灰度图像作为源图像进行融合仿真实验.5/.-融合方法及量化评价指标本文将采用性能较为优越的H 种融合方法与文中方法!记为‘""进行融合效果比较&基于框架变换耦合;6;L )的多聚焦图像融合算法(##)!‘#"’基于小波变换的多聚焦图像融合方法(#$)!‘$"’基于);O Q 耦合区域特性的多聚焦图像融合算法(#B )!‘B "’基于多尺度O ))和图像分割的多聚焦图像融合算法(#H )!‘H ".其中‘#g ‘H 中的参数均按照原对应文献中的给定数据设定.本文所提方法的改进型O ))模型具有#个输入层’#个输出层’B 个卷积层!B 个卷积层的滤波器数量分别为"’#*’#"#且所有卷积核的尺寸均为B q B "#B 个池化层!池化层最后一层的邻域尺寸设定为$q $#其余池化层的邻域尺寸设定为"q"".除了直观视觉效果外#本文还采用了H 种客观评价指标比较"种方法的性能#分别为空间频率!K P9:79’E T 1d512<b #];["’M 71’’9指标!]M 71’’9"’互信息量!C 5:59’72E &T C 9:7&2#]‘S "和相位一致性!P09K 1<&23T 512<b #]M ".];[是衡量图像像素点信息反差度的重要指标#融合图像的];[值越大#表明融合图像的信息量越丰富#融合质量越好$]M 71’’9描述了图像的结构信息#]M 71’’9值越大#图像的结构信息越丰富#效果越好$]‘S 用来衡量融合图像与源图像间的交互信息#]‘S 值越大#表示融合图像从源图像中获取的信息越丰富#融合效果越好#本文使用的是归一化互信息量$]M 利用相位一致性描述图像边缘信息#]M 值越大#表明融合图像的边缘信息越丰富.以上各指标的表达式参见文献(#").5/0-多聚焦图像融合实验本节选取两组灰度图像作为待融合源图像#图像像素大小均为"#$q "#$.该两组图像分别拥有不同的聚焦信息#如何尽可能地将这些聚焦信息融合到一幅结果图像中是本节实验的主要目的.‘#g ‘""种方法的图像融合仿真效果如图$gB 所示.图0!第S 组多聚焦图像融合效果图12340![5K 1>T 1K 5’:K &E :01C 5’:7@E &<5K 7C 931K 723T &5P S从直观角度看#上述"种方法均较好地保持了两幅源图像的重要信息#并对源多聚焦图像进行了较好的融合.为了更方便进行比较#本节针对融合结果图像中的部分显著区域进行了放大#如图H 所示.本文方法的融合结果图具有更理想的视觉效果.此外#直观效果在客观评价指标数据中也得到了验证#表#和表$给出了"种融合算法的客观评价测度值.#B Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷图5!第S S 组多聚焦图像融合效果图12345![5K 1>T 1K 5’:K &E :01C 5’:7@E &<5K 7C 931K 723T &5P SS图7!五种融合方法的区域放大图12347!=2’9T 31>7C 931K J9K 1>&2E 781C 1:0&>K表.!第S 组灰度多聚焦图像融合效果性能比较9:%4.!M 1T E &T C 92<1<&C P9T 7K &2&E :013T 1bC 5’:7@E &<5K 7C 931K 723T &5P S方法];[]M 71’’9]‘S ]M ‘##A(#$A *(,#+#(*?$*(,??‘$$B(",#*(+$H #($B#*(?A#‘B $H(??A *(+*$#($?,*(A?B ‘H $A(H"#*(??"#(*H?*(,#+‘"B#(??A*(+,?#("?B*(+$,表0!第S S 组灰度多聚焦图像融合效果性能比较9:%40!M 1T E &T C 92<1<&C P9T 7K &2&E :013T 1bC 5’:7@E &<5K 7C 931K 723T &5P S S 方法];[]M 71’’9]‘S ]M ‘#?($BA *(?$H *(+?H *("+?‘$+(*AH *(+,B #(*"B *(,$"‘B +(H,A *(+A?#(*$A *(H,+‘H ?(?A,*(+B+#(*H**(B?,‘"##(#,B*(+?H#($?$*(A*$!!如上所述#与现有代表性融合方法相比#本文提出的融合方法无论在直观视觉效果还是客观评价指标值方面均具有较明显的优势.7-结论本文针对多聚焦图像融合问题#提出了一种基于改进型O ))模型的图像融合方法.论述了多聚焦图像融合问题与O))中分类问题的一致性关系#表明了本文方法的合理性和可行性$对经典的O ))模型加以改进#给出了权值设定方法#并对经典模型的池化层机制进行了改进$将待融合源图像输入改进型O ))模型进行了实验仿真.仿真结果验证了本文方法的有效性.$B Copyright©博看网 . All Rights Reserved.B B!第$期孔韦韦#等$基于改进型O))的多聚焦图像融合方法参考文献!(#)!_LOL#/N W6-#_W‘).Q012&2K5JK9C P’1><&2:&5T’1::T92K E&T C&:01&T b#>1K732#92>9PP’7<9:7&2K(-).S===:T92K9<:7&2K&2 7C931PT&<1K K723#$**,##"!#*"&B*?+Z B#*#.($)!e L)fe#Q W)f;#N6L)f;e#1:9’.‘5’:7E&<5K7C931E5K7&2J9K1>&2);O Q92>E&<5K1>9T19>1:1<:7&2(-).S===K12K&T K D&5T29’#$*#"##"!""&$?$H Z$?B?.(B)!U S‘I].)&2K1P9T9J’1K019T’1::T92K E&T C(-).S===:T92K9<:7&2K&27C931PT&<1K K723#$*#B#$$!""&$*",Z$*,".(H)!f L Wf^#i6UM#[=)f_/.‘5’:7@E&<5K7C931E5K7&2J9K1>&22&2@K5JK9C P’1>K019T’1::T92K E&T C(-).S=Q7C931PT&<1K K723#$*#B#A!,"&,BB Z,B+.(")!U6Wi]#/N L)f/O#/N L)fXO#1:9’.S C931E5K7&2G7:0<&2:1a:59’K:9:7K:7<9’K7C7’9T7:b92>2&2K5JK9C P’1>K019T’1::T92K@ E&T C(-).S===K12K&T K D&5T29’#$*#A##A!,"&#A,*Z#AA#.(,)!赵杰#王配配.基于);;Q变换域I))‘和Y L_算法的;L^图像去噪(-).郑州大学学报!理学版"#$*#A#H+!$"&A$Z AA.(A)!刘洪普#杨乐#侯向丹#等.一种改进的模糊*均值图像分割算法(-).郑州大学学报!理学版"#$*#A#H+!$"&,,Z A#. (?)!e L)fe#Q W)f;#N6L)f;e#1:9’.L0b JT7>C1:0&>E&T C5’:7@E&<5K7C931E5K7&2J9K1>&2E9K:>7K<T1:1<5T81’1::T92K E&T C (-).S===9<<1K K#$*#A#"&#H?+?Z#H+#B.(+)!)=-L Q S‘#;L‘L%S;#;N S^L)S;.‘5’:7@E&<5K7C931E5K7&25K723>7<:7&29T b@J9K1>K P9T K1T1PT1K12:9:7&2(-).S2E&T C9:7&2E5@ K7&2#$*#"#$"!#"&A$Z?H.(#*)e S)N M#U S ei#O N L S e#1:9’.L2&81’K P9T K1@T1PT1K12:9:7&2@J9K1>C5’:7@E&<5K7C931E5K7&2(-).)15T&<&C P5:723#$*#,#$#, !#$"&$#,Z$$+.(##)靳霞#雳志豪.框架变换耦合;6;L)的多聚焦图像融合算法(-).计算机工程与设计#$*#A#B?!+"&$H$"Z$HB#.(#$)管飚.基于小波变换的多聚焦图像融合方法(-).吉林大学学报!理学版"#$*#A#""!H"&+#"Z+$*.(#B)刘栓#刘直良#张权焯.非下采样O&2:&5T’1:变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法(-).河南理工大学学报!自然科学版"#$*#A#B,!H"&#*,Z##$.(#H)_6OX#f L W;;.S C931K13C12:9:7&2@J9K1>C5’:7@E&<5K7C931E5K7&2:0T&530C5’:7@K<9’1<&28&’5:7&29’215T9’21:G&T\(-).S=== 9<<1K K#$*#A#"&#"A"*Z#"A,#.(#")U S6/#X U L;O N=#i6=/e#1:9’.[5K7&29’3&T7:0C K E&T<&2:1a:12092<1C12:722730:87K7&2&9<&C P9T9:781K:5>b(-).S=== :T92K9<:7&2K&2P9::1T2929’b K7K92>C9<072172:1’’7312<1#$*#$#BH!#"&+H Z#*+.J$;’=@R=C JB(;2S R=<B&+M:3$1B&2=>?:&$@=>+M N C=A$@!=>A=(B;2=>:("$B C:("$;D=C EY W)fI17G17##U=S e923$#^=)O&23$#/N L WI12b923#!#9=>0??5?,*?:I6743=>)4’>4#.)M8’D’)E43F)7@?,&?F7F8’A<454>?::6’)>87)?’F#.)M8’A#*#$##*0)’8$ $9=>0??5?,*3@7?C38I0)>B’C)’443)’C#B’C)’443)’C D’)E43F)7@?,H3:4A&?5)>4!?3>4#.)M8’A#**?,#*0)’8"F%&;C:<;&L C1:0&>E&TC5’:7@E&<5K7C931E5K7&2J9K1>&27C PT&81><&28&’5:7&29’215T9’21:G&T\ !O))"#G9K PT&P&K1>:&>19’G7:0:017K K51&E C5’:7@E&<5K7C931E5K7&2.[7T K:&E9’’#:01<&2K7K:12:T1’9@ :7&2J1:G112C5’:7@E&<5K7C931E5K7&292>:01<’9K K7E7<9:7&27K K5172O))G9K1’9J&T9:1>.Q012#:01:T9>7@ :7&29’O))C&>1’G9K C&>7E71>:&J1927C PT&81>O))C&>1’.[729’’b#:01K&5T<17C931K G1T172P5:72:& :017C PT&81>O))C&>1’:&<&2>5<::01K7C5’9:7&21a P1T7C12:K.=a P1T7C12:9’T1K5’:K72>7<9:1>:09:# <&C P9T1>G7:0:01<5T T12::b P7<9’E5K7&2C1:0&>K#:01PT&P&K1>C1:0&>09>T1C9T\1>K5P1T7&T7:71K72 :1T C K&E K5JD1<:78187K59’P1T E&T C92<192>&JD1<:781189’59:7&2T1K5’:K.G$H D=C@&&7C931E5K7&2$C5’:7@E&<5K$<&28&’5:7&29’215T9’21:G&T\$P&&’723’9b1T!责任编辑&方惠敏"Copyright©博看网 . All Rights Reserved.。

多聚焦融合算法综述杨秋慧宁荣华方迎君

多聚焦融合算法综述杨秋慧宁荣华方迎君发布时间：2021-12-08T08:30:00.788Z 来源：《探索科学》2021年10月上19期作者：杨秋慧宁荣华方迎君[导读] 图像融合是一种将源图像（即多模态、多聚焦等）进行组合以获得信息量更大的新图像的技术。

梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室杨秋慧 543002梧州学院大数据与软件工程学院宁荣华方迎君 543002摘要：图像融合是一种将源图像（即多模态、多聚焦等）进行组合以获得信息量更大的新图像的技术。

多聚焦图像融合算法结合了具有不同聚焦部分的不同图像。

图像融合的应用领域包括遥感、医学等。

本文介绍了各种多聚焦图像融合算法，采用不同的方法识别聚焦区域并将它们组合在一起以获得增强图像。

这些算法使用不同的聚焦度量，如图像的空间频率、能量、拉普拉斯算子等。

最后，对这些算法的性能进行了分析。

1 引言多聚焦图像融合算法将多幅图像序列组合在一起，得到场景中每个部分都是聚焦状态的图像[1]。

算法的主要目的是获得更高质量的信息表述。

图像融合过程分为像素级、特征级和决策级三个层次。

像素级是图像融合的低级别，直接对成像传感器输出时获得的像素进行处理。

像素级融合的优点是检测不需要的噪声，复杂度低，易于实现，但这些方法对错误配准非常敏感，并会丢失部分细节信息从而导致模糊效果[2]。

对从源图像中提取的特征执行特征级融合操作，实现图像信息压缩，提高算法效率[3]。

特征级融合可用来克服配准错误和噪声敏感的问题。

常用的特征级融合方法有基于区域的融合方法，I.De 等人[4]采用了分割方法是基于图像中的过渡区域，改善分块不合理的问题，或是对源图像按照规则划分出聚焦区域，再通过融合规则进行融合[],但若算法不能准确分割聚焦区域，则会出现图像不连续的现象，将导致最终融合效果不佳。

决策级是层次最高的融合方法，将图像的大小、形状、对比度等特征进行组合和分类，根据图像特征描述符对结果进行分析处理，得到最终融合结果[5]。

案例9 图像拼接和图像融合

◦ 特征级
与处理和特征提取后获得的景物信息如边缘，形状，纹理和区域等信息进行综合与处理。
中间层次信息融合，即保留了足够数量的重要信息，有可对信息进行压缩，有利于实时处理
◦ 决策级
根据一定的准则以及每个决策的可信度做出最优决策。最高层次的信息融合，实时性好，并且具有一定的容错能力。基于认知模型的方法，需要大型数据库和专家决策系统进行分析、推断、
识别。
2021/10/10
9
图像融合预处理
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
2021/10/10
3
图像融合是以图像为研究对象的信息融合，它把对同一目标或场景的用不同传感器获得的不同图像，或用同种传感器以不同成像方式或在不同成像时间获得的不同图像，融合为一幅图像，在一幅融合图像中能反应多重原始图像的信息，已达到对目标和场景的综合描述，使之更适合视觉感知或计算机处理。
◦ 多光谱图像增强
主成分分析，K-T变换
2021/10/10
10
2. 图像矫正和配准
◦ 基于灰度信息的图像配准
基于灰度的一些统计信息来度量图像的相似度。优点简单易行，缺点计算量大，对噪声敏感。三种方法
互相关法序贯相似度检测匹配交互信息法
◦ 基于变换域图像配准方法
图像间的平移，旋转，缩放在频域上有对应，对抗噪声有一定的鲁棒性
2021/10/10
16

多聚焦图像融合源代码演示教学

多聚焦图像融合源代码针对经典的最大系数法不准确和方差法计算量大的问题，本文给出了一种混合多级式多聚焦图像融合方法。

对于三层小波分解的多聚焦图像融合，每幅图像被分解为三层十个频带。

对这十个频带本文分别采用三种方法进行融合。

对于低频系数，本文仍然采用求平均法；对于高频系数本文采用方差法和最大系数法进行融合。

它们的计算量比最大系数法大一些，但是融合结果更接近于原始清晰图像，而相比于方差法，它们的计算量小的多，但是融合质量稍差一些，应用者可以根据不同的需要进行选择。

本文还给出了一种基于Canny算子边缘检测的小波变换多聚焦图像融合方法。

首先对图像进行三层小波分解，然后用Canny算子进行边缘检测，得到各层分辨率下的边缘图像；对相应分辨率的高频小波系数根据其是否为图像的边缘点采用最大系数法或方差法分别进行融合。

仿真实验证明该方法效果良好，计算量可以灵活调节。

关键词:小波变换；多尺度几何分析；多聚焦图像融合；边缘检测主要程序：clear all;close all;leo1=imread('a1.bmp');%读入图片leo2=imread('a2.bmp')T=0.4;k1=0.5;k2=0.5;w='db4';m='edge'; tic;outdoor1=leo1;outdoor2=leo2;%三层小波分解[ca11,chd11,cvd11,cdd11]=dwt2(outdoo r1,w);[ca12,chd12,cvd12,cdd12]=dwt2(ca11,w );[ca13,chd13,cvd13,cdd13]=dwt2(ca12,w );[ca21,chd21,cvd21,cdd21]=dwt2(outdoo r2,w);[ca22,chd22,cvd22,cdd22]=dwt2(ca21,w );[ca23,chd23,cvd23,cdd23]=dwt2(ca22,w );%求边缘图像e11=edge(ca11,'canny',T);e12=edge(ca12,'canny',T);e13=edge(ca13,'canny',T);e21=edge(ca21,'canny',T);e22=edge(ca22,'canny',T);e23=edge(ca23,'canny',T);%矩阵融合chd3=matfusion(chd13,chd23,e13,e23); cvd3=matfusion(cvd13,cvd23,e13,e23); cdd3=matfusion(cdd13,cdd23,e13,e23); chd2=matfusion(chd12,chd22,e12,e22); cvd2=matfusion(cvd12,cvd22,e12,e22); cdd2=matfusion(cdd12,cdd22,e12,e22); chd1=matfusion(chd11,chd21,e11,e21); cvd1=matfusion(cvd11,cvd21,e11,e21); cdd1=matfusion(cdd11,cdd21,e11,e21); ca3=k1*ca13+k2*ca23;%反小波变换L2=size(chd2);L1=size(chd1);ca2=idwt2(ca3,chd3,cvd3,cdd3,w);ca1=idwt2(ca2(1:L2(1),1:L2(2)),chd2,cv d2,cdd2,w);I=idwt2(ca1(1:L1(1),1:L1(2)),chd1,cvd1 ,cdd1,w);toc;%显示图像subplot(2,2,1);imshow(leo1); colormap(gray);title('input1');axis squaresubplot(2,2,2);imshow(leo2); colormap(gray);title('input2');axis squaresubplot(2,2,3);imshow(uint8(I)); colormap(gray);title('最大系数法与方差法融合'); axis square;%标准差f_stdvar=sta_variance1(I)%清晰度，又称为平均梯度f_avggrad=avg_gradient(I)f=PSNR(I)%%%%% 信噪比%其值越大，说明融合图像和标准参考图像%的差异越小，融合效果越好se=RMSE(I)% %RMSE(均方根误差,也称%为标准偏差，融合图像与标准图像差异%%程度，差异越小说明融合图像与标准图%像越接近%%%%%%%%%%%%%I3 = imread('clockB.jpg');[sI,cI,bI] = size(uint8(I));I3 = double(uint8(I))+1;s(256) = 0;for i = 1:sIfor j = 1:cIva = I3(i,j);s(va) = s(va)+1;endendp = s./(sI*cI);en = 0.;for i = 1:256if p(i)~=0en = en+p(i)*log2(p(i));endendentropy = -en%融合图像的熵%%%%%%%%%%%%%%function f=PSNR(h2)%PSNR return PSNR(峰值信噪比) 能用%衡量融合图像相对于标准参考图像灰度%%的偏离程度其值越大，说明融合图像和%标准参考图像的差异越小，融合效果越好h1=imread('a.bmp') ;% 标准图像G1=double(h1);G2=double(h2);[m1,n1]=size(G1);[m2,n2]=size(G2);m=min(m1,m2);n=min(n1,n2);b=0;b=max(G1(:));%一般是255c=0;for i=1:mfor j=1:nw=G1(i,j)-G2(i,j);c=c+w^2;endendf=10*log10(b^2*m*n/c); %%%%%%%%%%%%%%function se=RMSE(h2)%RMSE return RMSE(均方根误差) 能用%融合图像与标准图像差异程度，差异越小%说明融合图像与标准图像越接近h1=imread('a.bmp') ; % 标准图像G1=double(h1);G2=double(h2);[m1,n1]=size(G1);[m2,n2]=size(G2);m=min(m1,m2);n=min(n1,n2);c=0;for i=1:mfor j=1:nw=G1(i,j)-G2(i,j);c=c+w^2;endendse=sqrt(c/(m*n));%标准差function img_var = sta_variance1(img); if nargin==1img = double(img);[r,c,b] = size(img);for k = 1 : bband = img(:,:,k);s1=sum(sum(band.^2))./(r*c);s2=(sum(sum(band))./(r*c)).^2;g(k) = s1-s2;endimg_mean = mean(g);img_var=sqrt(img_mean);elsedisp('wrong number of input');End%%%%%%%%%%%平均梯度，也称清晰度function outval = avg_gradient(img)if nargin == 1img = double(img);[r,c,b] = size(img);dx = 1;dy = 1;for k = 1 : bband = img(:,:,k);dzdx=0.0;dzdy=0.0;[dzdx,dzdy] = gradient(band,dx,dy);s = sqrt((dzdx .^ 2 + dzdy .^2) ./ 2);g(k) = sum(sum(s)) / ((r - 1) * (c -1));endoutval = mean(g);elseerror('Wrong number of input!');End左部分被模糊图像右部分被模糊图像原始清晰图像。

多聚焦图像融合课程设计

多聚焦图像融合课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握多聚焦图像的基本概念，理解图像融合的原理；2. 学会运用图像处理软件进行多聚焦图像的融合操作；3. 掌握多聚焦图像融合的质量评价指标，能够对融合效果进行客观评价。

技能目标：1. 培养学生运用图像处理软件解决实际问题的能力；2. 提高学生在团队协作中沟通、协调、解决问题的能力；3. 培养学生独立思考和创新能力，能够针对不同场景提出合适的图像融合方案。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像融合技术的兴趣，激发学习热情；2. 引导学生认识到图像融合技术在现实生活中的应用价值，增强社会责任感；3. 培养学生严谨、认真、负责的学习态度，养成良好的学习习惯。

课程性质：本课程属于信息技术与学科融合的实践课程，旨在提高学生的实际操作能力和创新能力。

学生特点：学生具备一定的图像处理基础知识，对新技术充满好奇，喜欢动手实践。

教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，鼓励学生参与课堂讨论，培养学生的团队合作精神和创新能力。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程的学习打下坚实基础。

二、教学内容1. 多聚焦图像融合基本概念：介绍多聚焦图像的定义、融合目的和意义，使学生理解图像融合在多聚焦图像处理中的重要作用。

2. 图像融合原理：讲解图像融合的基本原理，包括像素级、特征级和小波变换等方法，分析各种融合方法的优缺点。

3. 图像处理软件应用：结合教材，介绍常用的图像处理软件（如Photoshop、MATLAB等）在多聚焦图像融合中的应用，指导学生进行实际操作。

4. 融合质量评价：讲解多聚焦图像融合的质量评价指标，如互信息、结构相似性指数等，使学生能够对融合效果进行客观评价。

5. 实践操作：安排学生进行多组多聚焦图像融合实验，鼓励学生探索不同融合方法在实际应用中的效果。

6. 教学大纲安排：- 第一周：多聚焦图像融合基本概念、原理介绍；- 第二周：图像处理软件操作方法讲解与练习；- 第三周：融合质量评价指标讲解；- 第四周：实践操作，学生分组进行多聚焦图像融合实验；- 第五周：实验结果展示、评价与讨论。