MATLAB环境下基于小波变换的图像融合方法

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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。

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);

基于MATLAB的小波分析应用(第二版)(周伟)5-13章 (2)

第6章小波变换与图像处理
2. 图像的小波分解实例下面通过两个例子说明如何对图像进行单尺度分解和多尺度分解，并提取多尺度分解的小波系数。【例6-1】对图像进行单尺度分解。在本例中说明如何对图像进行单尺度分解。程序中调用函数dwt2对图像进行分解，并画出图像分解的低频分量和水平、垂直和斜线方向的三个高频分量，可以看出低频分量表现了图像的轮廓，而高频分量表现了图像的细节。程序代码如下：
第6章小波变换与图像处理 subplot(231);image(wcodemat(chd2,nbc)); title('尺度2水平方向的高频系数'); subplot(232);image(wcodemat(cvd2,nbc)); title('尺度2垂直方向的高频系数'); subplot(233);image(wcodemat(cdd2,nbc)); title('尺度2斜线方向的高频系数');
第6章小波变换与图像处理
2. 图像的平稳小波变换实例下面举例说明函数swt2的用法。程序代码如下：
%加载图像 load tire; nbc = size(map,1); colormap(pink(nbc)); cod_X = wcodemat(X,nbc); subplot(221)
第6章小波变换与图像处理
第6章小波变换与图像处理
C = [ A(N) | H(N) | V(N) | D(N) | ... H(N-1) | V(N-1) | D(N-1) | ... | H(1) | V(1) | D(1) ]
式中，A为低频系数；H为水平高频系数；V为垂直高频系数；D为斜线高频系数；所有向量均以列向量存储在矩阵C中。

MATLAB环境下小波变换处理图像设计

ｔｌ ’ ｉｅ第二次压缩图像 ’ ｔ（）；
程序２基于二维小波分析的图像边缘提取程序：
ｃｅｒａｌｌａｌ；
作者简介：张俊，，南开封人，科，理工程师。主要研究方向：算机应用。女河本助计
边缘提取。一个图像作小波分解后，可得到… 系列不同分辨率
的子图像，同分辨率的子图像对应的频率是不相同的。高分不辨率（高频）图像上大部分点部接近于０越是高频这种现即子，象越明显。对一个图像来说，现图像最主要的部分是低频部表分，以一个最简单的压缩方法是利用小波分解，掉图像的所去
Ｃ＝｛Ｒ
ｌｏ。＜。ｄ（ＪＩ ‘ ）Ｊ
ｈ＝ｒｏｆ（，Ｓｓｍ８１；ｌｗｃｅ２Ｃ，ｙ ’）ｈ，’ ，ｖ＝ｒｏｆ（ｃ，ｙ ’）ｌｗｃｅ２Ｖ，Ｓｓｍ８１；，’ ，ｄ－ｖｃｅ２，Ｓｓｍ８１；ｌｒｏｆ（ｃ，ｙ ’）￣ｄ，，ｃ＝ａ，ｌｌ１；ｌ［ｌ；，］ｈｖｄｓｂｌ（２）ｍａｅｃ）ｕｐｏ２２；ｇ（１；ｔｉ
ｃ２．ｃ２；ａ＝０２５ａ
高频部分而只保留低频部分。程序１基于二维小波分析的图像压缩处理程序：
ｃｃ；ｌ
ｓｂｌｔ２）ｍａｅｃ２；ｌｒｐｇａ（５）ｕｐｏ（４；ｇ（ａ）ｏｏｍａ（ｒ２６）２ｉｃｙ；
ａｓｓｕａｅ；ｘｉｑｒ

基于小波变换的图像融合方法研究

Ａｂｓｒｃ：Ｉｇｆｓｏｉａｉｏｔｎｂｒｎｈｆｔａｔｍａｅｕｉｎｓｎｍｐｒａｔａｃｏｍｕｔ－ｅｓｒｎｏｍａｉｎｕｓｏ，ｗａｅｅｌｉｓｎｏｉｆｒｔｏｆｉｎｖｌｔ
ｔｎｆｍｉａｍａｒｂｅｋｈｏｇｈｓａｅ．ｈａｅａｅｎｒｓａｃａｅｅｔｎｆｒｔｅｒ，ｒｓｒｓｊｒａｔｒｕｈｉｔｉｒａＴｅｐｐｒｂｓｄｏｅｅｒｈｗｖｌａｓｍｏｙａｏｏｎｔｒｏｈ
ｓｏｔｔｔｓｍｅｈｄｃｎｅｈｎｅｗｅｌｔｅｓｅｔａｅｏｕｉｎｏｈｅｉａｅｎｄｉｅｓｏｃｒｙｏｔｈｗｈａｈｉｔｏａｎａｃｌｈｐｃｒｌｒｓｌｔｏｆｔｍｇ，ａｓａｙｔａｒｕｔｅａａｙｉｎｅｏｎｔｏｆｔｅｉｇ．ｈｎｌｓｓａｄｒｃｇｉｉｎｏｈｍａｅ
效果，已成为现今研究的一个热点。文着重研究基本于小波变换的图像融合方法，提出一种高频小波系
分辨率．于对图像进行分析和识别。便
关键词：图像融合；小波变换；传感器；光谱分辨率
中图分类号：Ｐ５Ｔ７ｌ文献标识码：ＡＤＯＩ１．９９／．ｓ．Ｏ－２０２１．６０４：０３６ｊｓｎ１Ｏ１０７．０００．０ｉ
ｄｒｃｅｌｃｍｅｔｆｒｈｇｆｅｕｅｃｖｌｔｃｅｃｅｔｏｈｅａｇｒｔｍ，ａｅｔａａｈｍａｉｓｉｅｔｒｐａｅｎｏｉｈ－ｒｑｎｙｗａｅｅｏｆｉｎｆｔｌｏｉｈｉｎｄｕｓｄｍａｌｂｍｔｅｔｃ

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。

小波变换在数字图像处理中的应用

小波变换在数字图像处理中的应用王剑平;张捷【摘要】小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一.由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换,然后简单介绍了小波变换的定义和种类,分析了小波变换的性质和Mallat算法,总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用:基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合,分析了四种应用的过程及特点,同时进行了相应的Matlab试验与仿真.试验结果表明,小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值,有较好的应用前景.%The application of wavelet transform in digital image processing is one of the typical applications of wavelet transform.The wavelet transform is introduced for the lack of Fourier transform in the signal analysis, the definition and types of the wavelet transform are proposed briefly, and its properties and Mallat algorithm are analyzed.Four kinds of applications of wavelet transform in digital image processing are summarized(image compression, image denoising, image enhancement and image fusion based on wavelet transform) , the processes and characteristics of this four kinds of applications are analyzed , meanwhile the corresponding Matlab experiment and simulation are made.Experimental results show that it is practical, simple, convenient and effective, and has a strong practical value and a good application prospects for the wavelet transform in digital image processing.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)001【总页数】4页(P91-94)【关键词】小波变换;马拉特算法;图像处理;Matlab【作者】王剑平;张捷【作者单位】西北工业大学电子信息学院,陕西西安,710129;中国人民解放军95037部队,湖北武汉430060;西北工业大学电子信息学院,陕西西安,710129【正文语种】中文【中图分类】TN911-340 引言在经典的信号分析理论中，傅里叶理论是应用最广泛、效果最好的一种分析手段。

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。

本科毕业设计__基于matlab的小波分析在图像处理中的应用

基于Matlab 的小波分析在图像处理中的应用摘要:本文先介绍了小波分析得基本理论，包括连续小波变换、离散小波变换和小波包分析。

小波变换具有时频局部化的特点,因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定位。

经过小波变换的图像具有频谱划、方向选择、多分辨率分析和天然塔式数据结构特点。

基于小波变换这些特性，讨论了MATLAB 语言环境下图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强的基本方法。

关键词:小波分析；图像压缩；图像去噪；图像融合；图像分解；图像增强1 引言小波分析诞生于20世纪80年代, 被认为是调和分析即现代Fourier 分析发展的一个崭新阶段。

众多高新技术以数学为基础,而小波分析被誉为“数学显微镜”,这就决定了它在高科技研究领域重要的地位。

目前, 它在模式识别、图像处理、语音处理、故障诊断、地球物理勘探、分形理论、空气动力学与流体力学上的应用都得到了广泛深入的研究,甚至在金融、证券、股票等社会科学方面都有小波分析的应用研究。

在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率的信息对其是非常重要的。

但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor 变换，时频分析，小波变换等。

其中短时傅立叶变换是在傅立叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，其基本假定在于在一定的时间窗内信号是平稳的，那么通过分割时间窗，在每个时间窗内把信号展开到频域就可以获得局部的频域信息，但是它的时域区分度只能依赖于大小不变的时间窗，对某些瞬态信号来说还是粒度太大。

换言之，短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行。

所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。

而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整，在一般情况下，在低频部分（信号较平稳）可以采用较低的时间分辨率，而提高频率的分辨率，在高频情况下（频率变化不大）可以用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。

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。

基于小波变换的多聚焦图像自适应融合

ｓｅｅｔｃｉｖｅｉａｅｗｈｃａｒｖｄｃｒｃｕａｅａｄｍｏｅｃｍｐｅｅｓｖ，ｃｎｏａｈｅｅａｎｗｍｇｉｈｃｎｐｏｉｅｍｕｈｍｏｅａｃｒｔｎｒｏｒｈｎｉｅ
合图像。将其它融合算法和文中所提算法进行主观和客观的对比，结果表明，算法是一种有效可行的图像融合该
算法。
关键词：图像融合；波变换；小自适应；互信息量
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９
文献标识码：Ａ
文章编号：１０ —３６（０２０ —０２ —００７２４２１）３０４６
靠的图像。采用了一种基于小波变换的自适应图像融合方法，首先将配准好的图像进行小波分解，并提取出细节
分量和近似分量。其次，对不同的频率域选择不同的融合规则，低频系数选取区域均匀度和变化率相结合的针对融合规则，高频系数选用区域方向对比度和区域匹配度相结合的自适应融合规则。最后通过小波逆变换得到融对
（ｃｏｌｏｅｔｏｉｇｎｅｉｇ，ＸｉａｉｅｓｔｆＰｏｔｎｌｃｍｍｕｉａｉｎ，Ｘｉａ１１１ＳｈｏｆＥｌｃｒｎｃＥｎｉｅｒｎｎＵｎｖｒｉｙｏｓｓａｄＴｅｅｏｎｃｔｓｏ ’ ｎ７０２，Ｃｈｎ）ｉａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：
基于小波变换的多聚焦图像自适应融合

基于小波包变换的分频图像融合方法

基于小波变换的融合方法能最大限度地保留光谱特对于图１的小波分析，小波包可以表示为图２。性，能满足遥感应用的要求，同时可以对单个和多个Ｊ波段进行融合操作］。但是小波变换方法本身只对
低频信号进行剖分，没有对高频信号进一步分解，很多信息从而得不到充分利用。小波包变换则能同时
对低频和高频部分进行分解［，有更好的时频特］具
收稿日期：０６５一Ｏ２０ —０１
ｌ。
Ｄ
嚷
基金项目：国家８３６计划项目（０３Ａ３１８２０Ａ１５１）
图１小波变换示意图
… …
｛
１￡＝Ｅｈ愚Ｗ２一愚（）２（）（ｔ）ｗ２【ｎｌ）ＥｇｋＷ（￡）Ｗ２＋￡：（（）２一愚
其中，（）（）ｗ１ｔ＝（）＝１２ｗｏｔ＝ｔ，（）ｔ，，，
。
线不同，融合后的图像扭曲了原始光谱特性，产生会称｛（）：为由ｗ０ｔ＝（）ｗｔ｝ｏ（）ｔ确定的小光谱退化现象］。ＨＰＦ方法是一种光谱信息丢失波包。若声ｔ为正交尺度函数，（）（）ｔ为正交小波函较少的方法，但融合效果对滤波器的依赖很大，难数，称为正交小波包。很则
较好地保持高分辨率遥感影像的纹理 … １。ＰＡ方Ｃ为了便于说明，ｆｔ表示二维空间，用（）Ｃ表示低法适用于多波段融合，但单纯的用Ｐ１来代替多波频子空间，表示高频子空间，标代表分解层数，ＣＤ下上段会导致原图像物理特征的丢失，生光谱退化［标ｈ，产。，ｄ分别代表高频的水平、直、角分量。相垂对

基于小波变换图像融合算法的研究

基于小波变换图像融合算法的研究作者：曹培培周凯杰来源：《电子世界》2013年第13期【摘要】图像融合技术是将获得的两个或两个以上图像进行融合，生成一个新的图像的过程。

本文通过对小波变换理论的分析研究，运用高频融合规则和低频融合规则，对图像进行加权融合，然后将新生成的图像与原图像进行对比。

本文运用MALTAB软件对小波变换的融合算法进行仿真，使得实验结果能够很清晰明了的体现出来，充分展示出图像融合技术的优势所在。

【关键词】图像融合；小波变换；MATLAB1.前言图像融合技术涉及了很多领域，它并不是普通的图像增强。

像素级融合、特征级融合和决策级融合是图像融合的三个阶段。

相对于像素级融合中多分辨率图像融合算法这一非常重要的算法，小波变换法则是多分辨率分析中一种常用的算法。

要想得到更好的图像融合效果，就需要尽可能的减少层间相关性，而基于小波变换的图像融合算法可以很好的做到这一点。

所以小波变换在图像融合算法中起到很关键的作用。

2.基于小波变换图像融合方法的原理与以往基于小波图像的融合方法融合算法和规则不同，在本文中提出基于系数的绝对值取最大和区域的均值方差最大化的新融合算法和融合准则。

例如，两幅图像1和2融合后图像为F。

对这两幅二维图像做N层小波分解，那么将有（3N+1）个不同的频带，（3N+1）个不同的频带中有3N个高频带，还有一个低频带。

以下五点是具体的融合算法和融合规则：（1）对源图像1和源图像2分别做N层小波分解运算；（2）两幅图像1和2融合后图像为F的低频部分，来自源图像1和源图像2N层小波分解后的加权平均值，即：公式中，CN，A、CN，B分别代表融合的源图像1和源图像2用小波分解尺度N上的低频分量，CN，F代表融合后的图像F在分解尺度N上的低频分量。

（3）在最高的小波分解层上，比较源图像1和源图像2的三个方向的高频分量小波系数，并且取绝对值最大的小波系数用作融合后图像F的小波系数.（4）在中间的小波分解层上，提取像素为中心的局部区域（这里取5×5）的均值方差最大的图像1或图像2的小波系数用作融合后图像F所对应的小波系数，它的方差定义为：其中，M、N分别为局部区域的行数和列数（这里为3）；xi，j为当前局部区域内的一个像素的灰度值，x为当前局部区域像素灰度值的平均值；（5）确定融合图像F的各小波系数后，进行逆小波变换，即得到融合图像F3.设计思路如图3-1所示，本设计方案的思路十分简单，通俗易懂。

基于小波变换的一种改进融合规则的图像融合

摘要：针对多聚焦图像，过小波变换和基于窗口的系数绝对值和选大融合规则，在着对噪声敏感和融合信息不完整等缺通存
点。为了克服这些缺点，融合后的图像包含尽可能多的源图信息，出了一种在融合时两幅图像的系数都选取的融合规则。使提通过对多聚焦图像融合的实验结果比较表明，出的融合规则的融合效果更优，提可避免信息损失。关键词：小波变换；融合规则；图像融合ＤＯ：０３７￣ｉｎ１０．３１０１１．５文章编号：０２８３（０１１－１５０文献标识码：中图分类号：Ｐ９Ｉ１．７８．ｓ．２８３．１．１２ｓ０２０１０－３１２１）１０８－２ＡＴ３１
ＣｍｕｅｎｉｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｅｉｎｐｌａｉｓｒｎｃｏ
基于小波变换的一种改进融合规则的图像融合
朱健，跃祥石
ＺＨＵｉｎ，潭大学信息工程学院，湖南湘潭４１０１１５
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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。

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。

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。