MATLAB图像融合
MATLAB中的图像融合与增强技术指南
MATLAB中的图像融合与增强技术指南介绍图像处理是计算机科学与技术领域的核心研究方向之一，而MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了许多图像融合与增强的工具和函数。
本文将深入探讨MATLAB中的图像融合与增强技术，并为读者提供一份详尽的技术指南。
一、图像融合技术1.1 像素级融合图像融合的一种常用方式是像素级融合，即将两幅或多幅图像的像素值进行组合，生成一幅新的图像。
MATLAB中的`imfuse`函数可以实现像素级融合，可以选择使用不同的融合方式，如加权平均、最大值、最小值等。
1.2 尺度级融合尺度级融合是一种多尺度图像处理技术，它将不同尺度空间中的图像进行融合，以获得更全面的信息。
MATLAB中的`waveletFusion`函数可用于尺度级融合，该函数使用小波变换对输入图像进行分解和重建，从而实现图像融合。
二、图像增强技术2.1 灰度变换灰度变换是一种常见的图像增强技术，它通过调整图像的灰度级别来改善图像的质量。
MATLAB中的`imadjust`函数可以实现灰度变换，可以通过调整参数来实现图像的对比度增强、亮度调整等效果。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过重新分布图像的灰度级别，使得图像的直方图在整个灰度范围内更均匀。
MATLAB中的`histeq`函数可以实现直方图均衡化，可以使图像的对比度得到显著提高。
2.3 空间滤波空间滤波是一种用于图像增强的重要技术，它基于图像的局部邻域信息来对图像进行处理。
MATLAB中的`imfilter`函数可以实现各种空间滤波操作，如平滑、锐化、边缘检测等。
三、图像融合与增强实例3.1 多传感器图像融合多传感器图像融合是一种将来自不同传感器的图像信息进行融合的技术，旨在提高图像的质量和信息丰富度。
MATLAB中的`multisensorFusion`函数可以实现多传感器图像融合，可以选择使用不同的融合算法和技术。
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);
使用计算机视觉技术进行图像融合的方法和实用工具
使用计算机视觉技术进行图像融合的方法和实用工具随着计算机视觉技术的发展和应用范围的扩大，图像融合成为了一个热门的研究领域。
图像融合是指将多幅不同的图像合成为一幅新的图像，旨在融合各种图像的优点和特点，提供更加全面和详细的信息。
在这篇文章中，我们将讨论一些常用的方法和实用工具，用于实现图像融合的目标。
1. 像素级融合方法：像素级融合方法是最常见的图像融合方法之一，其基本思想是将两幅或多幅图像的每个像素进行加权求和，从而融合为一幅新的图像。
常用的像素级融合方法包括平均法、加权法等。
平均法通过对多幅图像的像素做均值处理，实现图像的平滑与融合；加权法则通过给不同图像的像素赋予不同的权重，达到突出某些特定区域或保留某些特定信息的效果。
2. 尺度空间融合方法：尺度空间融合方法主要基于图像中的不同频率信息进行图像融合。
传统的尺度空间融合方法利用小波变换、多尺度分解等技术，分别对多个尺度的图像进行融合，并最终合成一幅融合图像。
这种方法可以在不同空间尺度上提取丰富的特征信息，并实现不同尺度信息的有效融合。
3. 基于特征的融合方法：基于特征的融合方法将图像的特征信息作为图像融合的主要依据。
常用的特征包括边缘信息、纹理信息、颜色信息等。
通过提取并融合不同图像的特征信息，可以实现更精细和准确的图像融合效果。
这种方法常用于医学图像融合、卫星图像融合等领域。
除了上述方法，还有一些实用工具可供实现图像融合的目标。
以下是其中几种常用的实用工具：1. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它可以用于实现图像融合的方法和技术，提供了一系列函数和工具，如图像加载、变换、融合等，使得图像融合的实现更加方便和高效。
2. MATLAB：MATLAB是一种高级的数学计算和数据可视化软件，也用于图像处理和计算机视觉领域。
MATLAB提供了许多有关图像融合的工具箱，如图像处理工具箱、图像融合工具箱等，可以快速实现图像融合的方法和算法。
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。
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术图像处理是一项非常重要的技术，在许多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、计算机视觉、遥感图像处理等。
在图像处理中，图像融合和多模态图像分析技术是两个非常重要的方面。
本文将介绍在Matlab中实现图像融合和多模态图像分析的方法和技术。
一、图像融合技术图像融合是指将多个不同模态或不同源的图像融合为一个具有更丰富信息的图像。
在图像融合技术中，常用的方法有像素级融合和特征级融合。
1.1 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素按照一定的规则进行融合。
在Matlab中，可以使用imfuse函数来实现像素级融合。
该函数可以通过设置不同的融合模式来实现不同的效果，如加权平均、最大值、最小值等。
通过调整各个模态的权重，可以获得不同的融合效果。
1.2 特征级融合特征级融合是指将多幅图像的特征进行融合。
在Matlab中，可以使用特征提取和特征匹配的方法来实现特征级融合。
首先，使用不同的特征提取方法，如SIFT、SURF等，提取多幅图像的特征点。
然后，使用特征匹配的方法，如RANSAC算法，将多幅图像的特征点进行匹配和融合。
最后，根据匹配结果，可以生成一幅具有更丰富信息的图像。
二、多模态图像分析技术多模态图像分析是指对多模态图像进行分析和处理，以获得更全面和准确的信息。
在Matlab中，可以使用多种方法和技术来实现多模态图像分析。
2.1 图像配准图像配准是多模态图像分析的基础，它是将多幅图像进行准确的空间或特征对齐。
在Matlab中，可以使用imregister函数来实现图像配准。
该函数可以通过设置不同的配准方法和参数，如相位相关、归一化互相关等，来实现不同的配准效果。
2.2 图像分割图像分割是将图像中的目标或区域进行划分和提取的过程。
在多模态图像分析中，图像分割可以用来提取不同模态之间的特征。
在Matlab中，可以使用多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，来实现图像分割。
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现引言：随着数字图像处理的快速发展，图像拼接和融合技术在许多领域中得到了广泛应用，如航空摄影、医学影像和虚拟现实等。
在本文中，我们将探讨如何使用Matlab软件来实现图像拼接和图像融合的技术。
通过学习这些技术，您将能够将多个图像合并为一个大的全景图像，并且可以通过融合不同曝光或不同焦距拍摄的图像来得到一个更高质量的图像。
一、图像拼接技术图像拼接是将多幅图像无缝合并为一个更大的全景图像的过程。
在Matlab中，可以通过以下步骤进行图像拼接：1. 加载图像：使用imread函数加载所有待拼接的图像。
确保拼接的图像具有重叠区域。
2. 检测特征点：使用SURF（Speeded-Up Robust Features）等特征检测算法在每个图像中找到相应的特征点。
Matlab中提供了现成的函数，如detectSURFFeatures和extractFeatures等。
3. 匹配特征点：使用特征描述符算法（如SURF）比较两幅图像的特征点，并找到相似的特征点。
Matlab中提供了matchFeatures函数来实现。
4. 估计变换矩阵：使用RANSAC算法估计两幅图像之间的单应性变换矩阵，该矩阵描述了如何将一个图像变换到另一个图像中。
Matlab中的estimateGeometricTransform函数可以实现这一步骤。
5. 图像拼接：使用warping技术将所有图像根据变换矩阵进行变换，并将它们拼接在一起。
Matlab提供了warp函数来实现这一过程。
6. 调整拼接后的图像：根据需求，使用imcrop函数对拼接图像进行裁剪，并使用imresize函数调整尺寸。
通过以上步骤，您可以使用Matlab实现图像拼接技术，并得到一个无缝连接的全景图像。
二、图像融合技术图像融合是将不同曝光或不同焦距下拍摄的图像进行融合，以得到更高质量的图像。
在Matlab中，可以通过以下步骤实现图像融合：1. 加载图像：使用imread函数加载待融合的图像。
基于MATLAB算法的遥感图像融合
与空间地理信息，０ ８ ３ （ ） １８—１９ ２０ ，１４ ：０ ０． 朱朝 杰 ， 礼 ， 广 军． Ｔ Ａ 王仁 董 ＭＡ Ｌ Ｂ环 境 下遥 感 影 像 配 准
与融 合技术 研究 ［］测绘 工 程 ， Ｏ ， （ ）５ ５ Ｊ． ２ ６１ ６ ： Ｏ ５ ７— ９ 张 德 丰 ． ａ ａ 波 分 析 与 工 程 应 用 ［ ． 京 ： 防 Ｍ ｔ ｂ小 ｌ Ｍ］ 北 国
郝 文 化 ． Ａ Ｌ Ｂ 图形 图 像 处 理 ［ ． 京 ： 国水 利 Ｍ ＴＡ Ｍ］ 北 中
水 电 出版 社 ，０４ ２０．
度 都 大 于相 应 的多 光 谱 影像 的平 均梯 度 ， 中 的 Ｐ Ａ变 其 Ｃ 换法 对应 的 平 均 梯 度 最 大 ， 次 是 小 波 变换 法 。表 明 融 其 合 影像 都 比多 光 谱 影像 清 晰 ， 用 主 分 量 变 换 融 合 法 所 采
ｔ ｅ ｉ ｄ ｃ ｔｒ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ＭＡＴ ＡＢ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｂ ａｎ ｂ ｔ ｒｅｆ ｃｓ ａ ｄ ｉ ｉ ｒ ｖ ｓ ｔ ｅ ｅ ｉ ｉ ｎ ｉａ ｏ ｓ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｔａ ｈ ｖ ｌ Ｌ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｌ ｏ ｈ ｃ ｎ ｏ ｔｉ ｅ ｔ ｆ ｔ ， ｎ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｆ — ｉ ｅ ｅ
收 稿 日期 ：０ １～ ２—１ ２１ Ｏ １
评价中运用 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ程序对信息熵 ， 平均梯度， 相关系数，
扭 曲程度进行 计算 ， 得了 比较好 的效 果 。 取
１ ＭＡ Ｌ Ｂ 环 境 下 高 分 辨 率 影 像 与 多 光 谱 Ｔ Ａ
影像融合
１ １ 遥感 图像 融合的预处理 ．
图像分裂合并的matlab实现
图像分裂合并的matlab实现包含四段程序CODE1:clear;I=imread('xingshi32.bmp');if(isgray(I)==0)disp('请输入灰度图像,本程序用来处理128 *128的灰度图像!');elseif (size(I)~=[128,128])disp('图像的大小不合程序要求!');elseH.color=[1 1 1]; %设置白的画布figure(H);imshow(I);title('原图像');zeroImage=repmat(uint8(0),[128 128]);figure(H); %为分裂合并后显示的图设置画布meansImageHandle=imshow(zeroImage);title('块均值图像');%%%%%设置分裂后图像的大小由于本图采用了128像素的图blockSize=[128 64 32 16 8 4 2];%%设置一个S稀疏矩阵用于四叉树分解后存诸数据S=uint8(128);S(128,128)=0;threshold=input('请输入分裂的阈值(0--1):');%阈值threshold=round(255*threshold);M=128;dim=128;tic%%%%%%%%%%%%%%%%% 分裂主程序%%%%%%%%%%% while (dim>1)[M,N] = size(I);Sind = find(S == dim);numBlocks = length(Sind);if (numBlocks == 0)%已完成break;endrows = (0:dim-1)';cols = 0:M:(dim-1)*M;rows = rows(:,ones(1,dim));cols = cols(ones(dim,1),:);ind = rows + cols;ind = ind(:);tmp = repmat(Sind', length(ind), 1);ind = ind(:, ones(1,numBlocks));ind = ind + tmp;blockValues= I(ind);blockValues = reshape(blockValues, [dim dim numBlocks]);if(isempty(Sind))%已完成break;end[i,j]=find(S);set(meansImageHandle,'CData',ComputeMeans(I,S));maxValues=max(max(blockValues,[],1),[],2);minValues=min(min(blockValues,[],1),[],2);doSplit=(double(maxValues)-double(minValues))>threshold;dim=dim/2;Sind=Sind(doSplit);Sind=[Sind;Sind+dim;(Sind+M*dim);(Sind+(M+1)*dim)];S(Sind)=dim;end[i,j]=find(S); % 用来寻找四叉机分解结果中大小为S的块的位置set(meansImageHandle,'CData',ComputeMeans(I,S)); % 显示分解结果块均值图像Numberofbloks=length(i); %计算块数%sizev=size(v);endendtocCODE2:function means = ComputeMeans(I, S)% 用来计算给定图像和稀疏矩阵的块均值% I: 为给定的图像% S: 为稀疏矩阵means = I;for dim = [128 64 32 16 8 4 2 1];values = getblk(I, S, dim);if (~isempty(values))%%%%%以下的句子是将小块的平均值来代替原图像中相应的块处的像素%%%% if (min(min(values))>=60)means = setblk(means, S, dim, 0); %用于合并时的阈值else%means = setblk(means, S, dim, sum(sum(values,1),2) ./ dim^2+std2(values));%means = setblk(means, S, dim, sum(sum(values,1),2) ./ dim^2);%means = setblk(means, S, dim, mean2(values));means = setblk(means, S, dim, max(max(values,1),2));endendendCODE3:function [val,r,c] = getblk(A,S,dim)% I:为待处理的图像% S:为四叉树分解后返回的稀疏矩阵包含四叉树结构% Val是dim * dim*k数组, 包含图像I的四叉树分解中的每个dim *dim 块% k是四叉树分解的dim *dim块的数量% 如果没有指定大小的块那么返回一个空矩阵[M,N] = size(A);Sind = find(S == dim);numBlocks = length(Sind);if (numBlocks == 0) % 没有找到任何模块val = zeros(dim,dim,0); % 返回空矩阵r = zeros(0,1);c = zeros(0,1);return;end% 为dim *dom的块计算索引%%%%%%%%%%%%%%%%%rows = (0:dim-1)';cols = 0:M:(dim-1)*M;rows = rows(:,ones(1,dim));cols = cols(ones(dim,1),:);ind = rows + cols;ind = ind(:);% 计算索引矩阵tmp = repmat(Sind', length(ind), 1);ind = ind(:, ones(1,numBlocks));ind = ind + tmp;val = A(ind);val = reshape(val, [dim dim numBlocks]);CODE4:function B = setblk(A,S,dim,val)% I 为待处理的图像% S:为四叉树分解后的稀疏矩阵包含四叉树结构% Val:是dim * dim *k数组% K :是四叉树分解的dim * dim 大小块的个数% setblk : 用val中相应的dim * dim块的值取代图像A 的四叉树分解中的每个% dim *dim 块[M,N] = size(A);blocks = find(S == dim)';numBlocks = length(blocks);if (~isequal([size(val,1) size(val,2) size(val,3)], [dim dim numBlocks]))if (prod(size(val)) == numBlocks)val = repmat(val(:)',[dim^2 1]);endendval = val(:);% 为每一个块算出一个索引rows = (0:dim-1)';cols = 0:M:(dim-1)*M;rows = rows(:,ones(1,dim));cols = cols(ones(dim,1),:);ind = rows + cols;ind = ind(:);% 依照索引进行替换%%%%%blocks = blocks(ones(length(ind),1),:);ind = ind(:, ones(1,numBlocks));ind = ind + blocks;B = A;B(ind) = val;。
最新MATLAB图像拼接算法及实现
M A T L A B图像拼接算法及实现图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。
本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。
在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。
首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。
最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。
本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to aseries of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensingimage processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。
Matlab中的图像拼接与合成方法
Matlab中的图像拼接与合成方法图像拼接和合成是数字图像处理中的重要技术，在许多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、图形学、遥感和医学图像等。
在Matlab中，我们可以利用一些强大的工具和函数来实现图像拼接与合成。
一、图像的基本处理在进行图像拼接与合成之前，我们需要先对待处理的图像进行一些基本的预处理，比如图像的读取、转换、调整和裁剪等。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱来完成这些任务。
1. 图像读取与转换Matlab中可以使用imread函数来读取图像，支持多种图像格式，如JPEG、PNG和BMP等。
读取后的图像可以保存在一个矩阵中，每个像素的值代表该位置的颜色信息。
读取图像示例代码：image = imread('image.jpg');对于彩色图像，可以使用rgb2gray函数将图像转换成灰度图像，方便后续处理。
转换为灰度图像示例代码：gray_image = rgb2gray(image);2. 图像调整与裁剪Matlab中提供了imresize函数来调整图像大小，可以根据比例因子或指定的尺寸来调整图像。
另外，还可以使用imcrop函数来裁剪图像，根据指定的位置和尺寸来截取感兴趣的部分。
调整图像大小示例代码：resized_image = imresize(image, 0.5); % 缩小为原来的一半裁剪图像示例代码：cropped_image = imcrop(image, [x, y, width, height]); % 截取位置为(x, y)，尺寸为width x height的图像二、图像拼接方法图像拼接是将多幅图像按照一定的规则拼接在一起，构成一幅更大的图像。
Matlab中有多种方法可以实现图像的拼接，常用的方法包括简单的几何变换、局部特征匹配和全局优化方法等。
1. 简单的几何变换最简单的图像拼接方法是通过几何变换将多幅图像对齐，然后将它们合并在一起。
在Matlab中，可以使用imtransform函数来进行几何变换，常见的变换包括平移、旋转、缩放和翻转等。
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。
如何在Matlab中实现图像拼接
如何在Matlab中实现图像拼接概述图像拼接是将多个局部图像通过一定的算法融合在一起，最终形成一张完整的图像的过程。
在计算机视觉领域中，图像拼接常用于全景图、卫星图像、医学图像等领域。
本文将介绍如何在Matlab中实现图像拼接，并附带示例代码和具体步骤。
1. 准备工作在开始进行图像拼接之前，我们需要准备一些工作。
首先，确保你已经安装了Matlab软件，并确保版本较新。
其次，准备一些要拼接的图像，这些图像最好具有一定的重叠区域，以便能够通过算法找到匹配点。
2. 导入图像在Matlab中，我们可以使用`imread`函数导入图像。
例如，我们有三张要拼接的图像，可以使用以下代码导入：```matlabimage1 = imread('image1.jpg');image2 = imread('image2.jpg');image3 = imread('image3.jpg');```3. 特征提取在进行图像拼接之前，我们需要提取图像中的特征点。
特征点是图像中独特的、易于识别的点，例如角点、边缘等。
在Matlab中，我们可以使用`detectSURFFeatures`函数来提取图像的SURF特征点。
例如，我们可以对第一张图像进行特征提取：```matlabpoints1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(image1));```4. 特征匹配得到特征点之后，我们需要对不同图像中的特征点进行匹配，以找到匹配的特征对。
在Matlab中，我们可以使用`matchFeatures`函数来进行特征匹配。
例如，我们可以对第一张图像和第二张图像进行特征匹配：```matlabpoints2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(image2));features1 = extractFeatures(rgb2gray(image1), points1);features2 = extractFeatures(rgb2gray(image2), points2);indexPairs = matchFeatures(features1, features2);matchedPoints1 = points1(indexPairs(:, 1), :);matchedPoints2 = points2(indexPairs(:, 2), :);```5. 图像配准特征匹配之后，我们需要对图像进行配准，即将不同图像中的特征点对齐在一起。
如何使用Matlab进行图像配准与融合
如何使用Matlab进行图像配准与融合图像配准与融合是计算机视觉和图像处理中一项重要的任务。
它可以使我们将多幅图像进行对齐和合并，从而得到更清晰、更全面的信息。
而在实际应用中，Matlab作为一种功能强大的编程软件，可以帮助我们实现图像配准与融合的目标。
本文将介绍使用Matlab进行图像配准与融合的方法和步骤。
一、图像配准图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐的过程。
在图像配准中，最重要的是找到两幅图像之间的相似性特征，从而进行准确的对齐。
在Matlab中，可以使用多种方法进行图像配准，如基于特征的方法、基于灰度的方法等。
1. 特征点提取特征点提取是图像配准的第一步。
在Matlab中，可以使用SIFT、SURF等算法来提取图像的特征点。
这些算法可以自动检测图像中的关键点并计算其特征描述子。
通过比较两幅图像中的特征点，可以找到它们之间的相似性。
2. 特征匹配特征匹配是图像配准的核心步骤。
在Matlab中，可以使用RANSAC、FLANN等算法来进行特征匹配。
这些算法可以根据特征点的描述子来计算它们之间的相似性，并找到最佳的匹配。
通过特征点的匹配，可以计算出两幅图像之间的变换矩阵，从而实现图像的对齐。
3. 图像变换图像变换是图像配准的最后一步。
在Matlab中，可以使用仿射变换、透视变换等方法来对图像进行变换。
通过计算得到的变换矩阵，可以将一幅图像变换到另一幅图像的坐标系中，从而实现它们之间的对齐。
二、图像融合图像融合是将两幅或多幅图像合并成一幅的过程。
在图像融合中，最重要的是将多幅图像的信息融合在一起，从而得到更全面、更清晰的图像。
在Matlab中，可以使用多种方法进行图像融合，如像素级融合、特征级融合等。
1. 像素级融合像素级融合是图像融合的一种常用方法。
在Matlab中，可以使用多种算法来实现像素级融合，如加权平均法、最大值法、最小值法等。
这些算法可以根据像素的灰度值来计算融合后的像素值，从而得到合并后的图像。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、实验原理
本实验对源图像分别进行Harr 小波变换，建立图像的小波塔形分解，然后对分解层进行融合，处理各分解层上的不同频域分量可以采用不同的融合算子进行融合处理，本实验采用统一的算法处理，得到融合后的小波金字塔，对融合后的小波金字塔进行小波逆变换，得到的重构图像为拼接图像
1、 Harr 小波变换
Harr 小波分解步骤：
步骤一：输入信号n S 有2n 个样本，
步骤二：将信号分成1,2,2,,0
2n n l n l a S b S l -===，一共12n -对，然后对每一对变换，获得均值1n S -和差值1n d -。
,21,212n l n l
n S S S +-+=，1,,21,2n l n l n l d S S -+=-反变换可以无损地从
1n S -和1n d -中恢复出原信号，1n S -作为信号的全局信息（低频成分）
，1n d -作为信号的细节信息（高频成分），全局信息和原信号比较相似（局部一致性），细节信息（差值比较小）可以很高效的进行表示。
步骤三：对1n S -实施同样的变换（求均值和差值），获得均值2n S -和差值2n d -，它们两各有22n -个样本值。
步骤四：重复上面的变换步骤，直到0S 中仅有一个元素为止。
2、图像拼接算法
本实验采用小波分解的图像处理方法，首先对图形进小波变换，然后采用分层比较法，对两幅图的一级分解的LL 层进行比较，从而获得准确的位置匹配，然后各层进行相应的位置衔接，得到拼接图像的一级小波分解图像，最后对分解图像进行重构，得到拼接后的图像。
步骤一：首先对两图进行Harr 小波一级分解，假设分解图像如下图。
图一的harr 小波分解 图二的harr 小波分解
步骤二：对一级分解LL 层进行位置匹配。
首先求出两幅图的LL 图像梯度值,即图像灰度值的显著变化的地方，采用如下公式
21(1,)mag i j -=
22(1,)mag i j -= 1mag 2mag 分别为图一、图二的LL 图像梯度值矩阵，然后求出相应的列梯度最大值，并赋给列梯度最大值向量1mtdd 、2mtdd ，为得到能反映实际特征的容易分析的图像，对1mtdd 、2mtdd 进行去噪。
步骤三：列梯度最大值向量1mtdd 、2mtdd 反映出LL 图像灰度值显著变化的地方，以图像二为参考图像，图像一的1mtdd 的i 位与2mtdd 的i 位相减的绝对值，各位的差值相累加并赋给向量ave[i]，依次循环，求出ave[i]（实际ave[i]中差值累加数最小的列数也是是两幅图LL 子图可准确拼接的部位），为准确得出拼接位置，1mtdd 的i 位与2mtdd 的i 位相减的绝对值与ave[i]相减，其差值累积赋给simil 向量，simil 最小值的列数便是LL 子图准确拼接的部位，其他各个子图依次在此列数中进行拼接，便得出拼接图像的一级小波分解图像，在对分解图像进行重构，便得出拼接图像。
二、实验结果。