基于MATLAB的图像融合算法

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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。

brovey变换融合算法matlab

Brovey变换融合算法MATLAB实现一、引言Brovey变换是一种常用于遥感图像融合的方法，它能够有效地融合多光谱和全色图像，生成既有全色图像的空间细节，又保留多光谱图像的光谱信息的融合图像。

以下是在MATLAB中实现Brovey变换融合算法的步骤。

二、算法原理Brovey变换的基本思想是对每一个像素进行归一化处理，然后再将归一化后的图像进行乘法运算。

这样可以增强图像的对比度，提高图像的空间分辨率，同时保持原有的光谱特性。

具体算法步骤如下：1. 对多光谱图像（MSI）和全色图像（PAN）进行归一化处理。

2. 对归一化后的MSI和PAN进行乘法运算。

3. 对得到的乘积图像进行反归一化处理，得到最终的融合图像。

三、MATLAB实现以下是基于上述算法原理的MATLAB实现代码：```Matlabfunction fused_img = Brovey_Transform(MSI, PAN)% 输入：MSI - 多光谱图像，PAN - 全色图像% 输出：fused_img - 融合后的图像% 将MSI和PAN转换为double类型，方便后续计算MSI = double(MSI);PAN = double(PAN);% 获取MSI和PAN的大小[M, N, ~] = size(MSI);[P, Q] = size(PAN);% 确保MSI和PAN大小一致，如果不一致，则需要进行重采样或其他处理if M ~= P || N ~= Qerror('MSI和PAN的大小不一致，无法进行Brovey变换');end% 对MSI和PAN进行归一化处理MSI_norm = MSI ./ repmat(sum(MSI, 3), [1, 1, size(MSI, 3)]);PAN_norm = PAN ./ sum(PAN(:));% 对归一化后的MSI和PAN进行乘法运算fused_img = zeros(size(MSI));for i = 1:size(MSI, 3)fused_img(:, :, i) = MSI_norm(:, :, i) .* PAN_norm;end% 对得到的乘积图像进行反归一化处理，得到最终的融合图像min_val = min(min(min(fused_img)));max_val = max(max(max(fused_img)));fused_img = (fused_img - min_val) / (max_val - min_val); % 归一化到[0,1]区间fused_img = uint8(fused_img * 255); % 转换为uint8类型，方便显示和存储end```请注意，这只是一个基础的Brovey变换实现，实际应用中可能需要进行一些优化和调整，例如对输入图像进行预处理（如去噪、增强等），对输出图像进行后处理（如颜色校正、对比度拉伸等）。

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，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．

如何在Matlab中进行图像配准与图像拼接

如何在Matlab中进行图像配准与图像拼接图像配准与图像拼接是计算机视觉领域的重要研究方向，而Matlab作为一款功能强大且易于使用的科学计算软件，为图像配准与图像拼接提供了丰富的工具和函数。

本文将介绍在Matlab中进行图像配准与图像拼接的基本原理和常用方法，以及如何使用Matlab进行实际操作。

一、图像配准的基本原理图像配准是指通过将两幅或多幅图像进行空间上的对应，使得它们在相互重叠地区达到最佳匹配的过程。

图像配准的基本原理是通过寻找图像之间的相似性特征，如角点、边缘等，计算图像之间的相似性度量，从而确定它们之间的空间变换关系。

常见的图像配准方法包括特征点匹配、特征直方图匹配、基于灰度变换的配准等。

二、Matlab中的图像配准方法在Matlab中，图像配准的过程可以分为以下几个步骤：1. 读入待配准的图像，并对其进行预处理。

包括灰度转换、滤波、边缘检测等操作，以提取图像的重要特征。

2. 提取图像中的特征点。

通过使用Matlab中的特征提取函数，如SURF特征提取函数，提取图像中的角点、边缘等特征点。

3. 对特征点进行匹配。

使用Matlab中的特征匹配函数，如SIFT特征匹配函数，对待配准的图像进行特征点匹配，求解相似性变换矩阵。

4. 应用相似性变换矩阵进行图像配准。

利用求得的相似性变换矩阵，将待配准的图像进行变换，使其与参考图像对齐。

5. 进行图像融合和拼接。

通过图像融合算法，将配准后的图像进行融合和拼接，生成拼接后的图像。

三、图像拼接的基本原理图像拼接是指将多幅图像以某种方式进行组合，形成一幅更大视野的图像的过程。

它在计算机视觉领域中具有重要的应用，如全景图像的生成、医学影像的拼接等。

图像拼接的基本原理是寻找图像之间的重叠区域，并通过对应区域的像素融合，消除拼接边缘，使得拼接后的图像具有较高的视觉质量。

四、Matlab中的图像拼接方法在Matlab中，图像拼接的过程可以分为以下几个步骤：1. 读入待拼接的图像，并对其进行预处理。

使用Matlab进行图像融合与合成的实践指南

使用Matlab进行图像融合与合成的实践指南引言在现代数字图像处理中，图像融合与合成是一个重要的研究领域。

通过融合多幅图像，可以获得更多的信息并且改善图像的质量。

而通过图像合成，可以创造出新的图像，具有广泛的应用价值。

Matlab作为一种流行的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为图像融合与合成提供了强大的支持。

本文将介绍使用Matlab进行图像融合与合成的实践指南，帮助读者快速上手并掌握核心技巧。

一、图像融合的基本原理图像融合是将多幅图像融合为一幅新的图像的过程，常用于增强图像的视觉效果或者提取更多的信息。

在Matlab中，可以使用多种方法实现图像融合，包括加权平均法、局部均值法、小波变换法等。

其中，小波变换法是一种较为常用的方法，在处理不同频率上的图像信息时表现出色。

图像融合的基本步骤如下：1. 加载图像并转化为灰度图像。

2. 对图像进行小波变换，提取低频子带和高频子带。

3. 对低频子带进行加权平均融合，对高频子带进行像素级融合。

4. 将融合后的低频子带和高频子带进行逆变换，得到最终的融合图像。

二、图像融合的实践案例为了帮助读者更好地理解图像融合的实践过程，我们选择了一个简单的实例，以介绍使用Matlab进行图像融合的具体步骤。

实例描述：将一张夜景图像与一张高光图像进行融合，以增强夜景图像的细节。

1. 加载图像并转化为灰度图像：```matlabimage1 = imread('night.jpg');image2 = imread('highlight.jpg');grayimage1 = rgb2gray(image1);grayimage2 = rgb2gray(image2);```2. 对图像进行小波变换：```matlab[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(grayimage1, 'haar'); [cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(grayimage2, 'haar'); ```3. 对低频子带进行加权平均融合：```matlabalpha = 0.6; % 融合系数cA = alpha * cA1 + (1 - alpha) * cA2;```4. 对高频子带进行像素级融合：```matlabcH = max(cH1, cH2);cV = max(cV1, cV2);cD = max(cD1, cD2);```5. 将融合后的子带进行逆变换，得到最终的融合图像：```matlabfused_image = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');```通过以上步骤，我们成功地将夜景图像与高光图像进行了融合，获得了一幅更加清晰明亮的图像。

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。

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。

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。

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。

(完整版)基于Matlab的图像融合研究设计

目录摘要 (1)Abstract (1)1、绪论 (2)1.1课题开发背景 (2)1.1.1图像融合的定义 (2)1.1.2手动配准与图象融合 (2)1.1.3图象融合研究的发展现状和研究热点 (3)1.2课题设计要求 (4)2、MATLAB程序设计 (5)2.1MATLAB软件简介 (5)2.2MATLAB软件窗口环境 (7)2.3M语言编程 (8)3、图像融合算法 (9)3.1图象融合算法的层次分类 (9)3.2图像融合规则 (10)3.3图像融合方法 (11)3.4图像融合步骤 (12)4、各算法程序 (13)4.1一般方法 (13)4.2PCA算法程序 (14)4.3金字塔（Pyramid）算法程序 (15)4.4小波变换（DWT）算法程序 (18)5、实验结果 (22)6、图像融合的应用 (24)7、总结 (25)参考文献 (26)摘要数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。

本文首先介绍了数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述了图像融合的规则、方法和步骤。

并给出了三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。

关键词：图像融合小波变换MatlabAbstractDigital image fusion is the technology of data fusion mainly study the images is thedifferent patterns of images of the same scene sensors to the same number of sensorsor images acquired at different times the same scene for a number of synthetic imagesimages process.The first introduced digital image integration definition,the currentdevelopment and research hot,and then discussed the integration of images of therules,methods and steps.Three integration algorithms and procedures given that thePCA algorithms,pyramid image integration algorithms and algorithms based onwavelets change procedures discussed in the final image integration technology in themilitary,medical imaging and remote sensing,monitoring and control applications.Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab1、绪论1.1课题开发背景1.1.1图像融合的定义数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。

Matlab中的图像拼接与矩阵计算技术详解

Matlab中的图像拼接与矩阵计算技术详解Matlab是一款用于数值计算和可视化的软件。

在图像处理领域，Matlab提供了丰富的函数和工具箱，其中包括图像拼接和矩阵计算技术。

本文将详细介绍Matlab中的图像拼接与矩阵计算技术，并探讨其在实际应用中的作用和优势。

一、图像拼接技术的基本原理图像拼接是将多张图像合并成一张大图的技术。

在Matlab中，图像拼接主要通过矩阵计算来实现。

首先，需要将每张图像转换为矩阵的形式，然后对这些矩阵进行相应的运算，最后再将运算结果转换为图像的形式。

图像拼接的基本原理包括以下几个步骤：1. 加载图像：在Matlab中，可以使用imread函数加载图像。

通过指定图像的文件路径，可以将图像读取为一个矩阵。

2. 处理图像：在进行图像拼接之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，例如调整图像的大小、裁剪、旋转等。

Matlab提供了一系列函数和工具箱来进行图像处理，可以根据实际需求选择合适的方法。

3. 图像对齐：在将多张图像拼接成一张大图之前，需要确保它们在空间上对齐。

通常情况下，图像对齐可以通过特征点匹配来实现。

Matlab中的图像拼接工具箱提供了多种特征点匹配算法，例如SIFT、SURF等。

4. 图像拼接：一旦完成了图像对齐，就可以开始进行图像拼接了。

在Matlab中，可以使用矩阵计算技术来对图像进行拼接。

具体来说，可以将多个图像的矩阵按照一定的规则进行组合，然后通过矩阵运算来生成新的矩阵，最后再将新的矩阵转换为图像。

二、矩阵计算技术在图像拼接中的应用在Matlab中，矩阵计算技术在图像拼接中发挥着重要的作用。

通过矩阵计算，可以对图像进行精确的位置调整、旋转、缩放等操作，在保证图像对齐的同时，还能保持图像的质量和清晰度。

1. 位置调整：通过对图像进行平移操作，可以将它们对齐在同一个平面上。

在Matlab中，可以使用矩阵加法来实现图像的平移，即将图像的矩阵与一个平移矩阵相加，从而改变图像的位置。

matlab遥感影像brovey融合方法

matlab遥感影像brovey融合方法
基于Brovey变换的图像融合也称为色彩标准化的融合，主要应用在遥感图
像融合中。

以下是使用MATLAB进行基于Brovey变换的遥感影像融合的
基本步骤：
1. 读取高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像。

2. 对高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像进行RGB分解，得到R、G、B三个通道图像。

3. 将高分辨率全色图像的R、G、B三个通道图像分别做直方图均衡化，得
到三个增强后的通道图像。

4. 对增强后的高分辨率全色图像的每个通道图像进行高斯滤波。

5. 将滤波后的高分辨率全色图像的每个通道图像与低分辨率多光谱图像的对应通道进行加权平均，得到融合后的图像。

以上步骤仅供参考，建议查阅专业书籍或咨询专业人士以获取更准确的信息。

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。

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基于MATLAB的图像融合算法基于MATLAB的图像融合算法摘要图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准。

并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来产生新的图像数据。

这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征，同单一信息源相比，能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，最大限度的利用各种信息源提供的信息。

图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层次，其中像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理和理解，它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。

本文的研究工作是围绕像素级图像融合展开的，针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题，研究了多种像素级图像融合方法。

本论文的主要的研究内容有：首先介绍了图像信息融合的概念、优势、发展历史和应用领域，并介绍了图像融合的三个层次及常用的空域图像融合方法,空域融合方法有像素平均法、像素最大最小法、像素加权平均法，频域融合方法包括图像的多尺度分解、图像的小波变换、基于小波变换的图像融合方法。

图像的预处理有滤波（邻域平均滤波法、中值滤波法）和图像配准。

最后，对于图像融合系统来说，融合图像质量的评价显得特别重要，本文探讨了图像融合质量的评价问题，总结了融合效果的主、客观评价标准，作为本课题性能分析的判断标准。

关键词：图像配准；图像融合；空域融合法；小波变换；评价标准MATLAB-based image fusion algorithmAbstractThe same object gotten from different sensors can be registered spatially by mage fusion. The information advantages or the complements of all the image data can be combined to produce new image data using some fusion algorithms. The new data can describe the optimized information of the studied object. Compared with single information source, the new data can reduce or restrain the ambiguity, the incompleteness, the uncertainty and the error, which may appears in the explanation of the studied object or the environment, and make full use of the information provided by all kinds of resources.Image fusion consists of such three levels as the Pixel level，the feature level and the decision level，among which the Pixel level image fusion can Provide moreabundant, accurate and reliable detailed information tha t doesn’t exist on the other levels and It is the most complicated in the whole image fusion techniques and also is the most difficult to implement in the fusion Processing techniques. this dissertation Progresses mainly around the Pixel level image fusion and proposes a variety of Pixel level image fusion techniques according to the key Problems in the Pixel level image fusion techniques.The major research and findings are as follows:First we introduce the concepts，advantages，developments and applications. Three levels of image fusion and image fusion techniques in common use are also reviewed. Airspace Image Fusion such as simple fusion method (pixel average, maximal or minimal pixel selection), Frequency-domain image fusion methods include the multiresolution image fusion techniques based on multi-scale pyramid decomposition, and the image fusion method based on wavelet transform Image Pre-processing like Filter processing (neighborhood average filter, median filtering method) and Image Registration. in the end, evaluation for fusion image is vital to fusion system. This dissertation probes into the image fusion quality assessment and deduces a set of indexes as the criteria to analyze the performances of this discussion.Keywords: Image Registration；Image Fusion；Airspace integration method；Wavelet Transform；Evaluation criteria目录第一章绪论 (6)1.1 图像融合的概念 (6)1.2图像融合的主要研究内容 (7)1.2.1 图像融合的层次 (7)1.2.2 图像融合算法的发展 (10)1.2.3图像融合的步骤 (10)1.3 图像融合技术的发展现状 (11)1.4 本文的研究工作 (11)第二章图像预处理 (11)2.1 图像的校正 (11)2.2 图像滤波技术 (12)2.2.1 邻域平均法 (13)2.2.2 中值滤波 (13)2.3 图像配准 (14)2.3.1 图像配准概述 (14)2.3.2 手动图像配准 (15)2.3.3 基于图像特征的匹配算法 (16)第三章图像融合 (17)3.1 加权平均融合法 (17)3.2 像素灰度值选大/小融合方法 (18)3.3 主分量融合法 (18)3.4 IHS变换法 (20)3.5 小波变换融合法 (22)3.5.1 小波的定义及特点 (22)3.5.2 基于小波变换的图像融合方法原理 (27)3.5.3 图像融合规则及融合因子 (28)第四章图像融合效果评价 (29)4.1 主观评价 (29)4.2 客观评价 (29)4.2.1 基于光谱特征的评价 (29)4.2.2 基于信息量的评价 (30)4.2.3 基于统计特性的评价 (31)4.2.4 基于信噪比的评价 (32)总结与展望 (33)谢辞 (34)参考文献 (35)第一章绪论图像融合技术(Image Fusion Technology)作为多传感器信息融合的一个非常重要的分支—可视信息的融合，近20年来，引起了世界范围内的广泛关注和研究热潮。

图像融合就是通过多幅图像冗余数据互补得到一幅新的图像，在这幅图像中能反应多重原始图像中的信息。

图像融合的目的是充分利用多个待融合源图像中包含的冗余信息和互补信息，融合后的图像应该更适合于人类视觉感知或计算机后续处理，减少不确定性。

图像融合技术在遥感、医学、自然资源勘探、海洋资源管理、生物学等领域占有极其重要的地位，对于国防安全和经济建设具有十分重要的战略意义。

图像融合的方法与具体的处理对象类型、处理等级有关。

这主要是各类图像的解析度不同、表现的内容不同，相应的处理方法也要根据具体情况而定。

本章首先介绍了多传感器图像融合的基础理论及发展现状，在此基础上介绍了像素级图像融合方法的原理及应用，最后，给出论文的内容安排。

1.1 图像融合的概念图像融合是二十世纪70年代后期提出的新概念，是多传感器信息中可视信息部分的融合，是将多源信道所采集的关于同一目标图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成统一图像或综合图像特性以供观察或进一步处理。

它是一门综合了传感器、图像处理、信号处理、显示、计算机和人工智能等技术的现代高新技术。

由于图像融合系统具有突出的探测优越性(时空覆盖宽、目标分辨力与测量维数高、重构能力好、兀余性、互补性、时间优越性及相对低成本性等)，在技术先进国家受到高度重视并己取得相当的进展。

图像融合的形式大致可分为以下3种：(l)多传感器不同时获取的图像的融合；(2)多传感器同时获取的图像的融合；(3)单一传感器不同时间，或者不同环境条件下获取的图像的融合。

图像融合能够充分利用这些时间或空间上冗余或互补的图像信息，依据一定的融合算法合成一幅满足某种需要的新图像，从而获得对场景的进一步分析、理解以及目标的检测、识别或跟踪。

以两个传感器A、B为例，其信息构成的示意图如图1-1所示。

图1-1 多源图像的信息构成通过图像融合可以强化图像中的有用信息、增加图像理解的可靠性、获得更为精确的结果，使系统变得更加实用。

同时，使系统具有良好的鲁棒性，例如，可以增加置信度、减少模糊性、改善分类性等。

图像融合的层次可分为:像素级、特征级和决策级。