图像融合技术概述

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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。

04图像融合技术概论(像素级)

图像像素级融合算法（讲稿1）2、图像融合算法研究主要集中介绍像素级融合算法。

依实现原理划分，像素级图像融合算法大体分为：代数算法，假彩色技术，图像调制技术，多分辨技术，基于视觉神经动力学的图像融合技术，等。

2.1 代数法代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值法等。

最常用的方法是加权平均法。

加权平均法主要是运用代数运算和线性运算来处理图像，是早期的图像融合方法。

它的基本原理是不对源图像进行任何的图像变换或分解，而是直接对各源图像中的对应像素进行选择（选取最大值或最小值）、平均或加权平均等简单处理后输出融合图像。

以表示融合图像的第个像素灰度值，表示参加融合的第幅图像第个像素灰度值。

表示参加融合的第幅图像第个像素的权值。

加权平均法的数学表示式为：根据实际应用的需要，代数法可采取局部和全局处理。

下面主要说明全局法的处理过程。

考虑到图像的整体性，所有融合运算采用了统一标准，因此称为全局法。

主要步骤如下：（1）求出图像灰度的最大值、最小值、均值与方差；（2）由这些参数通过一定的运算，计算出一个变换式，可将高分辨力图像的灰度变成0到1的实数；（3）用变换后的实数与低分辨力图像进行一定的运算，其所得到的结果即为融合图像；（4）这个图像往往色调比较暗，必须进行增强才能满足要求。

设高分辨力图像灰度、灰度最小值、最大值、均值与方差分别为，低分辨力图像灰度值为，融合后的灰度值为，为变换系数。

2、假彩色技术假彩色（False Color）图像融合处理的原理基于如下事实：人眼对颜色的分辨力远超过对灰度等级的分辨力。

因此，如果通过某种彩色化处理技术将蕴藏在不同原始信道图像灰度等级中的细节信息以不同的色彩来表征，可以使人眼对融合图像的细节有更丰富的认识。

以假彩色法来实现图像融合的工作由来已久，随着对人眼生理特性认识的逐步深入，这种方法也在不断改进，以期达到既能将各原始信道的图像信息尽量地表现出来，又能使融合图像的可视效果符合人眼生理习惯的目的，这是当前假彩色研究的关键所在。

图像融合

图像融合实验目的1.熟悉图像融合的意义和用途，理解图像融合的原理；2.掌握图像融合的一般方法；3.掌握运用MATLAB软件进行图像融合的操作。

实验原理图像融合（Image Fusion）技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。

高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息，从而有效地提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别地可靠性及系统的自动化程度。

其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，以增强影像中信息透明度，改善解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。

这诸多方面的优点使得图像融合在医学、遥感、计算机视觉、气象预报及军事目标识别等方面的应用潜力得到充分认识、尤其在计算机视觉方面，图像融合被认为是克服目前某些难点的技术方向；在航天、航空多种运载平台上，各种遥感器所获得的大量光谱遥感图像（其中分辨率差别、灰度等级差别可能很大）的复合融合，为信息的高效提取提供了良好的处理手段，取得明显效益。

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。

图像融合最简单的理解就是两个（或多个）图像间的相加运算。

这一技术广泛应用于多频谱图像理解和医学图像处理等领域。

主要分为空域和频域相加。

一、应用MATLAB软件进行两幅图像的融合的主要方法有：1.图像直接融合；2.图像傅立叶变换融合；3.图像小波变换融合。

图像融合的MATLAB程序如下：（1）调入、显示两幅图像的程序语句load A;X1=X;map1=map;load B;X2=X;map2=map; %打开图像subplot(1,2,1)image(X1),colormap(map1);title(‘图像map1’)subplot(1,2,2)image(X2),colormap(map2);title(‘图像map2’) %显示两幅图像（2）两幅图像直接融合的程序语句figure,subplot(1,3,1)image((X1+X2)/2),colormap(map2); %在空域内直接融合title(‘两图像直接相加融合’) %显示融合后的图像，并命名为“两图像直接相加融合”（3）两幅图像傅立叶变换融合的程序语句F1=fft2(X1);F2=fft2(X2); %分别计算两幅图像的快速傅立叶变换X=abs(ifft2(F1+F2)/2); %两幅图像在频域内相加后的傅立叶逆变换subplot(1,3,2)image(X),colormap(map2); %显示融合后的图像title(‘两幅图像傅立叶变换融合’) %给融合后的图像命名并显示在图上（4）两幅图像小波变换融合的程序语句[C1,L1]=wavedec2(X1,2, ‘sym4’);[C2,L2]=wavedec2(X2,2, ‘sym4’); %分别对两幅原图像进行小波分解C=C1+C2; %对分解系数进行融合X=waverec2(C,L1,’sym4’); %对融合后的信号进行图像重构subplot(1,3,3)image(X/2),colormap(map2); %显示经过小波变换融合后的图像title(‘图像小波变换融合’) %给融合后的图像命名并显示在图上二、HIS变换原理HIS变换是像素级图像融合方法中常用的方法，可以实现不同空间分辨率的图像之间的几何信息的叠加。

图像融合技术

18.9 235ms 10.6 375ms 5.34 281ms
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8.4.1 多光照图像融合
在XAVIS代码区中编写线性融合代码：
Readimage(21.bmp,image);
showimage(image);
sleep(1000); Readimage(22.bmp,image1); showimage(image1); sleep(1000); TimerBegin(cccc);
D l1,Ai,jD l1,Bi,j
其它
D l2 ,Ai,jD l2 ,Bi,j
其它
图像重构D l3 ,Fi,j D D ll3 3 ,,B Aii,,jj,,
D l3 ,Ai,jD l3 ,Bi,j
其它
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A l 1 i,j 1 2 m ,n Z h ~ m h ~ n A l i 2 m ,j 2 n m ,n Z h ~ m g ~ n D l 1 i 2 m ,j 2 n
相关系数加权
图像代数算法
8.4.1 多光照图像融合
多光照图像融合方法的评价
方法
线性加权法（阈值=7、20）相关系数加权法
（阈值=30）图像代数算法（阈值=80）
熵交叉熵空间频率平均误差处理时间
4.46 0.78 27.08 4.28 0.72 27.02 4.44 0.17 27.26
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8.2.3 小波变换图像融合算法
基于小波分解的图像融合方法原理图
DWT A
DWT B
融合规则
IDWT
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8.2.3 小波变换图像融合算法

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。

计算机视觉中的图像融合方法(Ⅱ)

随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术已经成为人工智能领域的热点之一。

其中，图像融合技术作为计算机视觉的重要组成部分，具有广泛的应用前景。

图像融合技术是指将多幅图像融合成一幅新的图像，以获得更全面、更有信息量的视觉信息。

本文将从图像融合的定义、分类及应用领域等方面进行探讨，以便更好地了解和应用图像融合技术。

一、图像融合的定义图像融合是指将来自不同传感器或不同视角的多幅图像，通过一定的技术手段融合成一幅新的图像。

这一过程旨在获得一个更具信息量和更准确的图像，能够更好地反映所观测目标的特征。

图像融合技术可以提高图像的质量，增强图像的对比度和清晰度，从而得到更加准确的信息。

二、图像融合的分类根据融合的目的和方法，图像融合可以分为低层次融合、中层次融合和高层次融合三种类型。

1. 低层次融合低层次融合是指在像素级别上对图像进行融合，主要包括像素级融合和空间域融合。

像素级融合是将来自不同传感器的图像像素直接进行数学运算得到新的图像像素，常见的方法有加权平均法、最大值法和最小值法等。

空间域融合是指将不同图像的空间信息进行融合，以获得更具信息量和更清晰的图像。

2. 中层次融合中层次融合是指在特征级别上对图像进行融合，主要包括特征级融合和变换域融合。

特征级融合是在图像的特征空间中对特征进行融合，以获得更具信息量和更准确的特征。

变换域融合是将图像转换到另一种表示域中进行融合，以获得更好的效果。

3. 高层次融合高层次融合是指在语义级别上对图像进行融合，主要包括决策级融合和模型级融合。

决策级融合是在决策空间中对决策进行融合，以获得更准确的决策结果。

模型级融合是将不同模型的输出进行融合，以获得更全面和更准确的结果。

三、图像融合的应用领域图像融合技术在军事侦察、医学影像、遥感图像、机器视觉等领域有着广泛的应用。

在军事侦察中，图像融合技术可以将来自不同传感器的图像融合成一幅全面的图像，以提高侦察的效果。

在医学影像领域，图像融合技术可以将来自不同影像设备的图像融合成一幅更全面的影像，以获得更准确的诊断结果。

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。

基于特征提取的图像融合技术及其应用研究

基于特征提取的图像融合技术及其应用研究现如今，计算机视觉已经成为人工智能领域中炙手可热的一个分支。

而图像处理技术作为计算机视觉的基础，更是受到广泛的关注。

其中，图像融合技术是图像处理领域的重要技术之一。

本文将介绍基于特征提取的图像融合技术及其应用研究。

一、图像融合技术概述图像融合技术，顾名思义，是将两幅或多幅图像结合成一幅图像的过程。

图像融合可以分为不同的类别，例如基于像素的融合和基于特征的融合等。

其中，基于特征的融合技术由于特征提取的准确性更高，因此更为广泛地应用于实际应用中。

二、基于特征提取的图像融合技术实现方法基于特征提取的图像融合技术是在不同的特征空间中获得两幅或多幅图像的特征，然后使用特定的算法来融合这些特征，最终实现图像融合的过程。

1. 特征提取特征提取是基于特征提取的图像融合技术的一个重要环节。

在特征提取的过程中，需要将图像从原始的像素空间转换到代表图像内容的特征空间中。

特征提取可以使用各种算法，例如离散小波变换、主成分分析等。

其中，离散小波变换能够将图像分解成不同尺度和不同方向的小波系数，从而提取图像的多尺度和多方向特征；而主成分分析则能够将图像的不同部分提取出来，然后合成图像。

2. 特征融合在获得不同图像特征的基础上，可开始进行特征融合的过程。

特征融合可以分为两种基本方法：低水平融合和高水平融合。

低水平融合是将两幅或多幅图像的特征进行逐像素融合。

高水平融合则是将两个或多个不同的特征集合在一起再进行融合，以获得更多的信息。

三、基于特征提取的图像融合技术在实际应用中的研究基于特征提取的图像融合技术在实际应用中有着广泛的应用。

以下是其中一些应用案例的简介：1. 遥感图像融合遥感图像通常包含多个波段的信息，而不同波段对应的信息在像素点上可能不一致。

基于特征提取的图像融合技术可以用于融合多波段遥感图像，从而获得更多的地物信息。

2. 医学图像融合医学图像融合可以将不同的医学成像技术(例如CT、MRI等)的图像结合成一个综合的图像，以获得更全面、准确的信息。

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。

医学图像融合技术及运用

医学图像融合技术及使用1医学图像融合技术1.1图像融合的内涵图像融合是指将多源图像传感器所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自的有用信息,最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。

从信息论的角度讲,融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能,综合整体信息大于各部分信息之和,也就是说,融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多的有用信息,即1+1>2,这就是图像信息的融合2。

1.2医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。

因为融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。

根据被融合图像成像方式不同,可分为同类方式融合和交互方式融合。

同类方式融合(也称单模融合,mono2mo2dality)是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合,MR图像间融合等;交互方式融合(也成多模融合,multi2mo2dality)是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MR图像融合,PET与CT图像融合等。

按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。

单样本时间融合：跟踪某一病人在一段时间内对同一脏器所做的同种检查图像实行融合,可用于对比以跟踪病情发展和确定该检查对该疾病的特异性;单样本空间融合：将某个病人在同一时间内(临床上将一周左右的时间视为同时)对同一脏器所做几种检查的图像实行融合,有助于综合利用多种信息,对病情做出更确切的诊断;模板融合：是将病人的检查图像与电子图谱或模板图像实行融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。

另外,还能够将图像融合分为短期图像融合(如跟踪肿瘤的发展情况时在1~3个月内做的检查图像实行融合)与长期图像融合(如治疗效果评估时实行的治疗后2~3年的图像与治疗后当时的图像实行融合)。

综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应用中,临床医师还能够根据各种不同的诊断与治疗目的持续设计出更多的融合方式。

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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多摄像头图像融合与处理技术研究

多摄像头图像融合与处理技术研究摄像头的发展和应用正在迅速扩展，多摄像头系统被广泛应用于安全监控、虚拟现实、智能交通等领域。

然而，多摄像头系统所产生的大量图像数据需要进行融合和处理，以提供清晰、一致的图像信息。

本文将对多摄像头图像融合与处理技术进行研究，探讨其在不同领域的应用和未来发展趋势。

一、多摄像头图像融合技术1.1 拼接技术拼接技术是将多个摄像头捕获的图像按照一定的拼接算法组合在一起，形成一个更大的图像。

拼接技术主要分为平面拼接和球面拼接两种。

平面拼接适用于需要拼接成规则形状的图像，例如监控场景；球面拼接适用于需要拼接成全景图像的场景，例如虚拟现实应用。

1.2 图像融合技术图像融合技术是将多个摄像头捕获的图像进行融合，以提高图像的清晰度、对比度和色彩饱和度。

常见的图像融合技术包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。

像素级融合通过对图像的像素进行加权融合，得到融合后的图像；特征级融合则是将不同摄像头图像中提取的特征进行融合，例如边缘、纹理等；决策级融合则是基于多个摄像头的决策信息进行融合，以提高融合后的判决准确率。

二、多摄像头图像处理技术2.1 图像去噪技术在多摄像头图像中，由于不同环境和设备的影响，图像中常常存在噪声。

图像去噪技术能够有效地降低图像中的噪声，并提升图像的质量。

常见的图像去噪技术包括中值滤波、小波去噪、基于统计学的方法等。

2.2 图像增强技术图像增强技术旨在改善图像的视觉效果，使图像更加清晰和易于观察。

常见的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。

这些技术可以应用于多摄像头图像融合后的图像，以提供更好的视觉体验。

2.3 目标检测与跟踪多摄像头图像处理中，目标检测与跟踪是非常重要的环节。

通过目标检测，可以从多摄像头图像中识别和定位出感兴趣的目标物体；而目标跟踪则能够追踪目标物体在不同摄像头图像中的运动轨迹。

这两项技术的结合可以实现对多摄像头图像中目标物体的全方位监控和跟踪。

图像融合技术

对任意 L R 上的二维矩阵
2
A am, n m,nZ
a 2 m, n 满足：m,nZ
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基于多分辨图像融合的实现
定义如下算子为
H r Am, n H C Am, n Gr Am, n GC Am, n 1
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分类
预处理图像
特征提取
图像分类
应用
像素级图像融合
特征级图像融合
决策级图像融合
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分类
像素级融合
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。
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应用
图像融合技术广泛应用于各个领域：如医学、军事等。
医疗应用
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军事应用
海湾战争中发挥很好作战性能的“LANTIRN”吊舱就是一种图像融合系统。是一种用于飞行战斗机的低空红外夜视目标侦测系统。
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远程遥感应用
LANDSAT项目工作组 LANDSAT采集的图像 LANDSAT发射火箭
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分类
决策级融合
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。

图像处理中的图像融合与增强技术研究

图像处理中的图像融合与增强技术研究随着数字图像技术的不断发展，图像融合与增强成为了图像处理领域中备受关注的研究方向。

图像融合与增强技术可以将多幅图像融合为一幅图像或者对单幅图像进行增强处理，从而改善图像的质量和信息表达能力。

本文将探讨图像融合与增强技术在不同应用领域的研究进展，并分析其相关算法和方法。

1. 图像融合技术图像融合是将多幅图像融合为一幅图像，目的是保留多幅图像的有用信息，并获得更清晰、更全面的图像表达。

图像融合技术可以分为像素级、特征级和决策级融合。

像素级融合是直接对图像的像素进行操作，将多幅图像的像素进行加权平均或逻辑运算得到融合后的图像；特征级融合是基于图像的特征进行融合，如边缘、纹理等；决策级融合是针对不同图像的分类结果进行融合。

图像融合技术在军事、医学、环境监测等领域具有广泛的应用，可以提高目标检测、图像分析和辅助决策的效果。

2. 图像增强技术图像增强技术通过对图像进行预处理或后处理，提高图像的视觉质量和信息表达能力。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。

直方图均衡化通过对图像的像素灰度值进行变换，增加图像的对比度和亮度，从而使图像更加清晰。

滤波是通过卷积运算对图像进行平滑或增强，常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

锐化技术可以增加图像的边缘和细节，常用的方法有拉普拉斯滤波和边缘增强。

3. 图像融合与增强技术的应用图像融合与增强技术在多个领域都有广泛的应用。

在军事领域，图像融合可以将多源图像融合为一幅图像，提高目标探测和识别能力。

在医学领域，图像增强技术可以增强医学图像的对比度和细节，从而提高医生的诊断准确度。

在环境监测领域，通过融合多种传感器的图像，可以获得更全面、更准确的环境信息，为环境监测和预警提供依据。

4. 图像融合与增强技术的挑战与展望尽管图像融合与增强技术在各个领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。

首先，如何在图像融合中保持图像的细节和准确性是一个亟待解决的问题。

图像融合技术

行融合
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（一）--概述

图像融合（⼀）--概述这是2014年第⼆部分的内容。

关于三光检测融合的⼀些资料整理，部分内容由于保密原因没有写出来，这⾥整理的内容都是⽹上或者⽂章⾥可以看到的。

⼀、概述图像融合是图像处理中重要部分，能够协同利⽤同⼀场景的多种传感器图像信息，输出⼀幅更适合于⼈类视觉感知或计算机进⼀步处理与分析的融合图像。

它可明显的改善单⼀传感器的不⾜，提⾼结果图像的清晰度及信息包含量，有利于更为准确、更为可靠、更为全⾯地获取⽬标或场景的信息。

图像融合主要应⽤于军事国防上、遥感⽅⾯、医学图像处理、机器⼈、安全和监控、⽣物监测等领域。

⽤于较多也较成熟的是红外和可见光的融合，在⼀副图像上显⽰多种信息，突出⽬标。

融合过程可以在不同的层次上进⾏，可分为：信号级、像素级、特征级，决策级。

1.1、信号级　在最低层对未经处理的传感器输出在信号域进⾏混合，产⽣⼀个融合后的信号。

融合后的信号与源信号形式相同但品质更好，来⾃传感器的信号可建模为混有不同相关噪声的随机变量。

此种情况下，融合可以考虑为⼀种估计过程，信号级图像融合在很⼤程度上是信号的最优集中或分布检测问题，对信号时间和空间上的配准要求最⾼。

1.2、像素级像素级图像融合是三个层次中最基本的融合，经过像素级图像融合以后得到的图像具有更多的细节信息，如边缘、纹理的提取，有利于图像的进⼀步分析、处理与理解，还能够把潜在的⽬标暴露出来，利于判断识别潜在的⽬标像素点的操作，这种⽅法才可以尽可能多的保存源图像中的信息，使得融合后的图⽚不论是内容还是细节都有所增加，这个优点是独⼀⽆⼆的，仅存在于像素级融合中。

但像素级图像融合的局限性也是不能忽视的，由于它是对像素点进⾏操作，所以计算机就要对⼤量的数据进⾏处理，处理时所消耗的时间会⽐较长，就不能够及时地将融合后图像显⽰出来，⽆法实现实时处理；另外在进⾏数据通信时，信息量较⼤，容易受到噪声的影响；还有如果没有将图⽚进⾏严格的配准就直接参加图像融合，会导致融合后的图像模糊，⽬标和细节不清楚、不精确。

航空照相机的图像融合技术

航空照相机的图像融合技术无人机在航空摄影和航空摄像领域的应用越来越广泛，其中航空照相机的图像融合技术是其中的重要一步。

图像融合技术能够将多个传感器获得的图像信息融合在一起，以提高图像的质量和准确度。

本文将介绍航空照相机的图像融合技术的原理、应用和未来发展方向。

一、图像融合技术的原理航空照相机的图像融合技术主要利用多个传感器获取的图像信息，通过算法和处理技术将这些图像融合在一起。

图像融合的目标是提高图像的观察能力、增强图像的特定特征或减少图像中的噪声，从而得到更清晰、更准确的图像。

图像融合技术可以分为低级特征融合和高级特征融合两种方式。

低级特征融合主要考虑图像的像素级别的信息，例如颜色、亮度和纹理等。

而高级特征融合则更多地考虑图像的语义和结构信息，例如边缘、角点和目标检测等。

这两种融合方式可以相互结合，提高图像的质量和准确度。

二、图像融合技术的应用1. 遥感应用航空照相机的图像融合技术在遥感应用中得到广泛应用。

通过融合多个传感器获得的遥感图像，可以提高遥感图像的分辨率和准确度，从而为地质勘探、环境监测、农业和林业等领域提供更有用的信息。

2. 导航与监视图像融合技术在航空导航和监视领域的应用也很重要。

通过融合多个传感器获取的图像信息，可以提高目标跟踪和识别的准确度，增强导航系统的安全性和可靠性。

3. 安防监控在安防监控领域，航空照相机的图像融合技术可以帮助提高监控画面的清晰度和准确度。

通过融合多种传感器获得的图像信息，可以实现夜间监控、全景监控和动态跟踪等功能，提高安防监控系统的效能。

4. 航拍摄像航拍摄像是航空照相机应用中的一大亮点，图像融合技术在航拍摄像领域的应用也日益重要。

通过融合不同传感器获取的图像信息，可以提高航拍摄像的视觉效果和拍摄准确度，为广告、电影制作、城市规划等领域提供更高质量的航拍影像。

三、图像融合技术的未来发展随着航空照相机应用的不断扩大和深化，图像融合技术也面临着新的挑战和发展方向。