一种图像融合的新方法
一种使用图像融合的图像检索新方法
程 中的特征 向量 以及相似 度模型 ， 通过 遗传算 法和 图像 融合 技 术， 使这两个方 面更 加符合用 户 的实际检 索要求 。实 验结果 表 明， 算法能够在 最少 的反 馈次 数后 ， 快 速检 索 到用户 需要 的图
陈 鹏
（ 泰州学 院 江苏 泰州 ２ ２ ５ ３ ０ ０）
摘
要
提 出一种基于 图像 融合 的 图像检 索算 法。算法 以 Ｒ Ｆ Ｇ Ａ Ｉ Ｒ和 图像 融合技术为基础 ， 利 用 图像 融合技术 ， 在检 索反馈 过程
中， 根 据用户需求 动态修 正查询 向量 ， 同时结合遗传算 法， 动态修 正图像 相似度模 型。与现 有检 索方 法相 比， 实验结果表 明， 算法具 有较高查 准率和减少反馈次数 ； 同时， 将 图像 融合技术用 于调整检 索向量 ， 使得 算法 比 Ｒ Ｆ Ｇ Ａ Ｉ Ｒ具 有更高的查询 效率。 关键词
ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｉ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅｎ ｔ ａ ｔ ｑｕ ｅ ｙｉ ｒ ｎｇ ｔ ｈａ ｎ ＲＦＧＡＩ Ｒ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ
Ｃｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｔ ｉ ｒ ｅ ｖ ａ ｌ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｇｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｔ￣ｅ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ
检索领域重要主要关注 的热点之一 。本文 主要就是关注反馈 过
０ 引 言
基于 内容 的图像 检索技术是通过一定 的特征提取技术对 图 像进 行特征提取 ， 利用相应 的特征 信息描述 图像 ， 并根据特征信
his变换融合法
his变换融合法His变换融合法（HIS-based Fusion Method）摘要：本文将介绍一种称为His变换融合法的图像融合方法。
该方法通过将多幅图像转换到His颜色空间，并对亮度分量进行融合，从而实现对图像的融合。
该方法具有简单、高效的特点，能够在保持图像细节的同时提高图像的对比度和亮度。
引言：图像融合是一种将多幅图像合成为一幅图像的技术。
在许多应用领域，如医学影像、遥感图像等，图像融合技术被广泛应用于图像增强、目标检测等任务中。
His变换融合法是一种基于颜色空间的图像融合方法，通过对图像的亮度分量进行融合，可以有效提高图像的视觉质量。
一、His变换简介His变换是一种将彩色图像转换到His颜色空间的方法。
His颜色空间由亮度（H）和饱和度（S）两个分量以及色调（I）分量组成。
亮度分量表示图像的亮度信息，饱和度分量表示图像的饱和度信息，而色调分量则表示图像的颜色信息。
His变换可以将图像的亮度信息和颜色信息分离开来，从而方便对图像进行处理。
二、His变换融合法的原理His变换融合法的主要思想是将待融合的多幅图像转换到His颜色空间，并对亮度分量进行融合。
具体步骤如下：1. 将多幅图像转换到His颜色空间，得到各自的亮度分量；2. 对亮度分量进行融合，可以选择简单的加权平均法、多分辨率融合法等方式；3. 将融合后的亮度分量和原始图像的饱和度分量、色调分量重新组合，得到融合后的图像。
三、His变换融合法的优势1. 简单高效：His变换融合法不需要复杂的数学运算和大量的计算资源，计算速度快，适合实时应用；2. 保持细节：His变换融合法通过对亮度分量进行融合，能够在保持图像细节的同时提高图像的对比度和亮度；3. 融合效果好：His变换融合法能够有效地将多幅图像的信息融合在一起，提高图像的视觉质量。
四、实验结果与分析本文使用了一组真实的遥感图像进行了实验，比较了His变换融合法与其他融合方法的效果。
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。
基于深度学习的遥感图像融合方法
• 语义理解和目标识别：结合深度学习和遥感图像处理技术，未来可以开展面向 遥感图像的语义理解和目标识别研究，实现对地物目标的自动识别和分类，为 遥感监测提供更多智能化应用。
ABCD
长短期记忆网络（LSTM）
通过引入记忆单元解决RNN在处理长序列时的 梯度消失问题。
循环神经网络的应用
文本生成、语音识别、情感分析等。
03
基于深度学习的遥感图像融合 方法
基于卷积神经网络的遥感图像融合方法
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，可以自动提取 图像的特征。在遥感图像融合中，可以利用CNN对多源遥感 图像进行特征提取和融合，提高融合图像的质量。
RNN可以通过捕捉序列数据中的时间依赖性信息，对时序遥感图像进行有效的特征提取和融合。同时，RNN还可以通过长短 期记忆（LSTM）等改进技术，解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸等问题。
基于生成对抗网络的遥感图像融合方法
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习算法，可以生成新的数据样本。在遥感图像融合中，可以利用 GAN生成新的融合图像，提高融合图像的多样性和丰富性。
池化层
对卷积层的输出进行降采样， 减少参数数量并提高特征的鲁 棒性。
全连接层
用于对特征进行分类或回归预 测。
卷积神经网络的应用
图像识别、目标检测、语义分 割等。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
循环神经网络
序列建模
RNN能够处理序列数据，如文本、语音和时间 序列等。
门控循环单元（GRU）
影像融合方法
影像融合是一种将来自不同传感器或不同时间的图像或视频数据融合成一个图像或视频的过程，通常用于提高图像质量、增加信息量、提高目标检测的准确性和改善三维重建效果。
下面介绍几种常见的影像融合方法：1. 像素融合法：这种方法是将两个或多个图像的像素值进行合并，以形成一个新的图像。
通常使用加权平均法或非平均法来合并像素值。
加权平均法可以根据每个像素的重要性或信息价值来分配权重，非平均法则不考虑像素的权重，直接将所有像素的值进行平均。
2. 特征融合法：这种方法是通过提取源图像的特征（如边缘、纹理、颜色等），并将这些特征融合到新的图像中。
这种方法通常用于增强图像的细节和纹理信息，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
3. 深度学习融合法：这种方法利用深度学习技术，将多个源图像或视频数据通过神经网络进行融合。
常用的深度学习融合法包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
这种方法可以自动学习图像之间的相似性和差异性，并生成新的图像或视频数据，具有很高的灵活性和准确性。
4. 基于小波变换的融合法：这种方法利用小波变换将图像分解成多个频段，并将不同传感器或时间的图像数据分别进行小波变换，然后将相同频段的系数进行合并，形成新的图像。
这种方法可以有效地融合不同传感器或时间的图像数据，提高图像的质量和信息量。
5. 基于多尺度几何的融合法：这种方法利用多尺度几何理论将图像分解成多个尺度和形状，并将不同传感器或时间的图像数据分别进行多尺度几何变换，然后将相同尺度和形状的特征进行合并，形成新的图像。
这种方法可以有效地融合不同传感器或时间的图像数据，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
总之，影像融合方法有多种，可以根据不同的应用场景和需求选择适合的方法。
同时，随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，影像融合技术也在不断改进和完善，未来将有更多的新方法和新技术出现。
如何利用图像处理技术进行多视角图像融合
如何利用图像处理技术进行多视角图像融合图像融合是计算机视觉领域中的重要技术之一，它能够将多个视角的图像信息融合为一个更为准确和完整的图像。
图像融合技术在许多应用领域具有广泛的应用，例如航空航天、地质勘探、医学影像等。
其中，利用图像处理技术进行多视角图像融合是一种常见且有效的方法。
本文将介绍如何利用图像处理技术进行多视角图像融合。
多视角图像融合的基本原理是通过对多幅图像进行配准和融合，从而得到更为准确和全面的图像信息。
图像配准是指将多幅图像进行对齐，使得它们在相对位置和尺度上保持一致。
图像融合是指将多幅配准后的图像进行加权或融合，得到一幅综合的图像。
下面将逐步介绍多视角图像融合的具体过程。
第一步是图像配准。
图像配准可以采用特征点匹配的方法，通过检测图像中的特征点，并找出它们之间的对应关系。
常用的特征点包括角点、斑点、边缘等。
一旦找到了特征点的对应关系，就可以通过应用几何变换，如仿射变换或投影变换，将图像进行对齐。
图像对齐后，它们的尺度、旋转和平移关系将一致，为后续的图像融合奠定基础。
第二步是图像融合。
在图像融合过程中，可以采用像素级融合或特征级融合的方法。
像素级融合是指通过调整图像的亮度、对比度和颜色等属性，使得它们在空间上平滑过渡，并融合为一幅全新的图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均、Laplace金字塔融合和小波变换融合等。
特征级融合是指将图像中的特征提取出来，再进行融合。
常用的特征级融合方法包括特征加权融合、特征匹配融合和特征拼接融合等。
在进行图像融合时，还需要考虑到图像质量的评估和优化。
图像质量评估是指通过一些客观的指标，如均方误差、峰值信噪比和结构相似性指标等，对融合后的图像进行质量评估。
根据评估结果，可以对融合过程进行优化，以得到更好的图像融合效果。
除了基本的图像处理技术，还有一些高级的技术可以用于多视角图像融合。
例如，通过深度学习方法，可以学习图像的特征表示和融合权重，以得到更准确和自然的图像融合结果。
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。
如何利用计算机视觉技术进行图像混合与合成
如何利用计算机视觉技术进行图像混合与合成图像混合和合成是计算机视觉领域的重要技术之一，它可以将多个图像进行融合，生成具有新特性的图像。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行图像混合与合成。
首先，图像混合与合成的一种常见方法是使用图像融合技术。
图像融合是将两个或多个图像进行融合，生成新的图像，使其具有多个输入图像的特征。
常见的图像融合方法包括加权平均法、拉普拉斯金字塔融合法和融合滤波器法等。
加权平均法是最简单的图像融合方法之一。
它通过对两个输入图像的像素值进行加权平均，生成融合后的图像。
权重可以根据需要进行调整，以控制融合后的图像在整体上更接近于哪个输入图像。
拉普拉斯金字塔融合法是一种基于图像金字塔的融合方法。
它通过对输入图像进行金字塔分解，然后对同一层级的图像进行混合，最后通过金字塔重建生成融合后的图像。
这种方法可以在保留输入图像细节的同时，实现对图像特征的融合。
融合滤波器法是一种基于滤波器的图像融合方法。
它通过将两个输入图像分别与不同的滤波器进行滤波，然后将两个滤波后的图像进行加权相加得到融合后的图像。
这种方法可以在保留输入图像的边缘信息的同时，实现对图像细节的融合。
除了图像融合，还有一种常见的图像合成方法是基于图像拼接。
图像拼接是将多个图像进行拼接，生成大幅面的图像。
常见的图像拼接方法包括特征点匹配法、全景拼接法和网格拼接法等。
特征点匹配法是一种基于特征点提取和匹配的图像拼接方法。
它通过提取输入图像的特征点，并根据特征点间的关系进行匹配，然后通过对匹配点进行配准和融合生成拼接后的图像。
全景拼接法是一种基于全景图像的图像拼接方法。
它通过对输入图像进行全景变换，将多个图像拼接到一个全景图像中。
这种方法可以实现对输入图像的平移、旋转和缩放等变换，从而实现图像的无缝拼接。
网格拼接法是一种基于网格变换的图像拼接方法。
它通过将输入图像分割成网格，然后对网格进行变换，将多个网格拼接到一起，最后通过插值生成拼接后的图像。
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。
图像融合拼接方法
图像融合拼接方法图像融合拼接是指将多幅图像进行合并处理，形成一幅新的图像。
它在计算机视觉、图像处理领域具有重要应用，可以用于拼接全景图、生成虚拟实境等。
本文将介绍几种常见的图像融合拼接方法。
一、传统图像融合拼接方法1.1 直观图像融合拼接方法直观图像融合拼接方法是最简单的一种方法，它直接将两幅图像进行叠加。
例如，在拼接两张风景照片时，可以将两个图像的像素值相加或取平均值，从而合并成一幅新的图像。
这种方法的优点是操作简单，但缺点是容易导致拼接处的边缘不连续，不够自然。
1.2 重叠区域混合融合拼接方法重叠区域混合融合拼接方法通过将两幅图像在重叠区域内进行像素值的平滑过渡，实现更自然的融合效果。
常用的方法有线性混合、高斯混合等。
线性混合是指在重叠区域内，按照一定的权重将两幅图像的像素值进行逐点插值，从而形成新的图像。
而高斯混合则是通过使用高斯模糊滤波器，降低重叠区域内图像的对比度，实现平滑过渡。
1.3 多尺度图像融合拼接方法多尺度图像融合拼接方法是一种层次化的拼接方法。
它首先将两幅图像进行金字塔分解，分别得到不同尺度的图像金字塔。
然后，在每一层金字塔上进行拼接处理，得到对应尺度的融合结果。
最后将各层结果合并，得到最终的融合图像。
这种方法能够有效处理图像的尺度变化，并保持较高的拼接质量。
二、深度学习图像融合拼接方法随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始将其应用于图像融合拼接中，取得了很好的效果。
深度学习图像融合拼接方法主要包括基于生成对抗网络（GAN）的方法、基于卷积神经网络（CNN）的方法等。
2.1 基于生成对抗网络的图像融合拼接方法基于生成对抗网络的图像融合拼接方法是将两幅图像作为输入，通过生成器和判别器的协同训练，使生成器能够生成与真实图像相似的图像。
这种方法可以有效地学习到图像的分布特征，从而生成更自然的融合结果。
2.2 基于卷积神经网络的图像融合拼接方法基于卷积神经网络的图像融合拼接方法主要通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对输入图像进行特征提取和融合操作。
一种改进的多小波遥感图像融合方法
文章编号 ： ０ — ３ ８ ２ １ ） ２ ０ ４ ０ １ ６ ９ ４ （０ １ １ — ２ ９— ４ ０
计
算
机
仿
真
２１年１月 ０１ ２
一
种 改进 的 多小 波 遥 感 图像 融 合 方 法
周立俭 ， 崔学梅 ， 李俊伟
（ 岛理工大学通信 与电子工程学院 ， 青 山东 青岛 ２６ ３ ） ６ ０ ３
ｌ 引言
遥 感图像就是通 过遥感 技术 ， 取不 同 的 目标信 息 ， 获 然
后经过 一系列的加工 处理 ， 而完成 对 目标 的ห้องสมุดไป่ตู้位 、 性或 从 定
的光谱 和空 间分辨率 ， 了图像 的视觉效果 和图像特征识 提高
别和分类精度 。 遥感 图像融 合是 近几 年 国际遥感 界研究 的热 点。在融 合方法上 ， 出现了很 多的算法 ， 如高通滤 波法 、 种 比值和加 各 权乘法 、 Ｉ Ｈ Ｓ变换 法 、 主成分分析法 、 小波变 换等。这几种融 合方法在普通 图像融合 中的应用较 为普遍和经典 ， 在遥感 图 像融合 中同样使 用 。诚 然 ， 每种融合 算法 都有其 优缺 点 ， 因 此要在不 同的图像融 合 中选 用不 同的融合 方法 。鉴 于遥感
ｓｈ ｆ ｘ ｅ ｍ ｎ ｏ ａ ｔｉｆｓ ｎｍｅ ｏ ａ ｅ ｅｔ ｍａ ｅｏ ｇ ａ ｉ ｏｍ ｔ ｎａｄｉ ｓｌ ｒ ｍｕｈ ｕ ｓｏ ｐｒ ｅｔ ｈｗ ｔ ｔｈｓ ｕｉ ｔ ｄｃｎｐ ｒ ｃ ｙ ｅ ｉ ｔ ｒ ｎｌｎ ｒ ａｉ ｎ ｓ ｅｕ ｓ ｅ ｃ ｅ ｉ ｓ ｈ ｏ ｈ ｆ ｌｒ ｎｈ ｉ ｉ ｆ ｏ ｔｒ ｔ ａ
ａｅ ｕｉ ａ ｅ ｐｅ ｎ ｄｉ ｄｆ ｒｎ ｂｎ ｓ Ｔ ｅｒ ｏａ ｂｏｋｎ ｄｐｅ ｉ ｒ ｑ ｅｃ ，ｈ ｒｅ ｇ ｓ ｎｗ ｓｔ ｎｉ ｌ ｆ ｏ ｈ ｍ ｍｅｔ ｉｅｅｔ ａｄ ． ｈ ｅ ｎｌ ｌ ｉｇｉ ａｏｔｄｉ ｈｇ ｅ ｎ ｉ ｇ ｃ ｓ ｎ ｈ—ｆ ｕ ｎｙ ｔｅｌ ｇｒ ｅ ａ
图像融合技术
基于多分辨图像融合的实现
基于多分辨图像融合的实现
二维离散小波变换
Mallat经典算法
设输入图像为
令
Mallat图像分解算法如下
式中，Z为整数级，{h，g}为选定的滤波器组，1<=j<=N,N为离散小波变换分解层数。
基于多分辨图像融合的实现
重构算法为
对任意
上的二维矩阵
满足：
基于多分辨图像融合的实现
（图像的金字塔结构）
基于多分辨图像融合的实现
输入源图像； 确定分解层数、低频融合策略、高频融合策略等参数； 分别构建两幅图像的多分辨结构； 利用低频融合策略融合源图像的低频部分； 利用高频融合策略融合源图像的高频细节部分； 重构图像，获得融合图像。
基于多分辨图像融合的实现
分别表示图像A和B的第i,j层分解系数
基于多分辨图像融合的实现
基于多分辨图像融合的实现
上
下
基于多分辨图像融合的实现
此时离散小波变换为 二维小波分解的具体过程为：在低频子带上对图像I(x,y)中每一行构成的一维数组进行一维小波分解，再对分解形成的低、高频信息中每一列的一维数据做一维小波分解，最终形成四个子带图像的低频分量LL、垂直方向上的高频分量LH、水平方向上的高频分量HL、两个方向上的高频分量HH。
图像融合的方法
空间域融合方法
变换域融合方法
简单组合式图像融合方法
逻辑滤波器法
数学形态法
图像代数法
小波变换法
金字塔变换法
高通滤波法(HPF)
HIS变换
PCA变换
空间域融合方法
变换域融合方法
空间域融合方法
简单组合式图像融合方法
变换域融合方法
空间域融合方法
计算机视觉中的图像融合方法(五)
计算机视觉中的图像融合方法引言计算机视觉是一门涉及图像处理、图像识别和图像分析等多个领域的学科，其应用范围涵盖了医学影像诊断、安防监控、智能交通等众多领域。
而图像融合作为计算机视觉中的重要技术手段，旨在将不同传感器获取的图像信息融合成一幅更具信息量和质量的图像，为后续的图像处理和分析提供更好的数据基础。
本文将从图像融合的概念入手，深入探讨计算机视觉中的图像融合方法。
图像融合的概念与意义图像融合是指将来自不同传感器或不同波段的图像信息进行整合和融合，从而获得一幅更具信息量和质量的图像。
这种整合不仅能够提高图像的分辨率，增强图像的对比度，还可以弥补各种图像传感器在信息获取上的不足，进而为后续的图像处理和分析提供更为可靠的数据基础。
在实际应用中，图像融合技术可以被广泛应用于军事侦察、环境监测、医学影像诊断等领域。
例如，在军事侦察中，通过将来自不同传感器的红外图像和可见光图像进行融合，可以获取到更为全面和细致的目标信息；在环境监测领域，将不同波段的遥感图像融合，可以更准确地掌握地表覆盖情况和环境变化；在医学影像诊断中，通过将X光影像和磁共振影像进行融合，可以更清晰地显示病灶位置和形态特征。
图像融合的方法与技术图像融合的方法与技术主要包括基于像素级的图像融合方法、基于特征级的图像融合方法和基于深度学习的图像融合方法。
基于像素级的图像融合方法是指直接对图像的像素进行操作，将来自不同传感器的像素进行加权平均或最大值、最小值运算，从而得到融合后的图像。
这种方法简单直接，计算效率高，但对于不同传感器获取的图像质量差异较大时，融合效果往往不尽人意。
基于特征级的图像融合方法则是在图像融合前，先通过图像处理和特征提取技术，提取出图像的边缘、纹理、颜色等特征信息，然后将这些特征信息进行融合，最后再根据融合后的特征信息重构成一幅新的图像。
这种方法能够更好地保留图像的细节信息，提高融合后图像的质量，但其计算量较大，实时性较差。
一种改进的图像融合技术
次数进行 融合 。对得 到的融合 图像 的细节部分和近似部分进行 离散平稳小波反变换得到 融合 图像。最后以 多聚焦 闹钟 图像和 ｃ 、 Ｔ ＭＲ Ｉ图像 对提 出的算法进 行实验 ， 实验结果表 明： 出的算法优于传统 的融合算法。 提 关键词
中图分类号
图像 融合 离散平 稳小波变换 主成分分析 交叉视 觉皮质模 型
吉林 长春 １０ ０ ） ３０ ０ 北京 １０ ４ ） ０ ０ ９ （ 长春光学精密机械与物理研究所 （ 中国科学院研究生院
摘
要
以离散平稳小波变换代替离散小波变换 ， 利用 Ｃ ｎ ｙ算子和 交叉视 觉皮质模 型提取 图像特征 ， ａｎ 将像 素级 融合和特 征级 融
合 相结合 以获得好 的融合效果。源 图 经过离散平 稳小波分 解得 到近似部 分和细 节部分。对于第 一分 解水平 的细 节部 分 ， 像 利用主 成分 分析算法计算 出最大特 征值 ， 依据最大特征值 进行加权 平均 融合。对于其他 细节部分 ， 据 区域 能量进行 融合。对于近 似部 根 分， 先利用 Ｃ ｎ ｙ算子进行边缘检测 以得到边缘特征 图像 ， 以边缘特征 图像 作为交 叉视 觉皮质模 型的输入， ａｎ 再 根据 各神经元 的点火
基于小波分析的图像融合新方法
ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ， ２ ０ １ ３ ， ４ ９ （ ６ ） ： ２ ０ ５ — ２ ０ ８ ．
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ — ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｇ ｉ ｖ ｅ ｓ ａ ｎ ｅ ｗ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｕｓ ｆ ｉ ｏ ｎ
１ 引 言
多 源像 素级 数 字 图像 融合 是 目前 图像 融 合 领 域 中研 究 最 为深 入 与广 泛 的 图像 融 合技 术 之 一 ， 它 在 目标 识 别ｎ 、 医 学 图像 处理 、 多 聚焦 图像 处 理 以及计 算 机视 觉 等多 个 领 域 有着 广 泛 的应 用 。 近年 来 ， 以小 波 分 析为 代 表 的多 分 辨 率 分 析 方 法 在像 素级 数 字 图像 融合 领 域 中取 得 了 越 来
ＬＩ Ｕ Ｈａ ｉ ｔ ａ ｏ ， ＳＨＩ Ｙｕｅ ｘ ｉ ａ ｎ ｇ ， Ｋ ＡＮ Ｇ Ｙｕｎ ． Ｎｅ ｗ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ． Ｃｏ ｍ ｐｕ ｔ ｅ ｒ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ －
Ｔｈ ｅ ｌ ｏ ｗ－ ｒｅ ｆ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｄ ｇ ｅ ． Ｔｈ ｅ ｈ ｉ ｇ ｈ － ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｔ ａ ｌ ｄ ｉ ｍｅ ｎｓ ｉ ｏ ｎ． Ｅｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ １ ｒ ｅ ｓ ｕｌ ｔ ｓ ｄ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｕｓ ｆ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ
一种新的基于二尺度分解的图像和谐融合方法
一种新的基于二尺度分解的图像和谐融合方法韩丽茹【摘要】介绍了一种新颖的图像融合算法.该方法首先将图像的亮度通道进行分解,然后对分解后的层使用不同的方式进行处理.该方法使用均值插值法来解决图像融合问题.实验表明,该方法在外观不同的图像上能够获得比较满意的结果,融合结果和目标图像的细节纹理匹配完好且无缝.此外,基于图形处理器(GPU)的并行实现提高了算法的效率.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2012(052)005【总页数】5页(P730-734)【关键词】图像融合;图像和谐;均值坐标;图像修复【作者】韩丽茹【作者单位】浙江水利水电专科学校计算机与信息工程系,杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TN911;TP391在图像和视频编辑应用中，图像融合是一个很有用的操作，旨在产生逼真的融合结果。
近几年来，在计算机图形和图像领域已经提出了一些相关的图像融合技术，其中基于梯度域的图像融合技术是简单并被广泛应用于图像编辑的一种算法。
梯度域技术通过在梯度域里求解泊松方程来得到无缝融合的结果，在梯度域中解决图像融合问题就是利用了人们在观察图像时往往更注重局部图像的强度差而非强度本身的特点。
基于梯度域的无缝融合技术最早由Pérez等人［1］提出，Jia等人［2］利用优化混合边界改良了混合的结果，Lalonde等人［3］介绍了一种混合遮罩的方式来移除边界污点，Tao等人［4］提出了一种容错的方式使得在不改变边界位置的情况下预防变色，Chen等人［5］提出了一种结合改良的泊松融合与alpha混合的图像合成方法。
近来，二维重心坐标——均值坐标被用来解决图像融合中的插值问题。
Farbman等人［6］用均值坐标法获得极其相似的泊松图像融合结果，Lee等人［7］提出了一种改良的采样方法来解决Farbman等人［6］没有解决的均值坐标凹域问题，还有一些结合了均值坐标和抠图技术的方法［8-9］也被提出。
图像融合算法
图像融合算法
图像融合算法是一种以图像的形式来把两幅不同的图像进行融合的方法。
它可以将多幅图像的特征融合到一起，生成新的图像，这样可以更好地呈现出原始图像的信息，并有效地增加图像的外观和细节。
图像融合算法通常有三种实现方式：基于空间的融合、基于频率的融合和基于粒子群优化的融合。
基于空间的融合是利用图像的空间位置特性，将多幅图像按照一定的规则进行融合，使得不同图像中的空间位置信息可以有效融合。
例如，对于两幅相同尺度的图像，可以先均匀地采样，然后将两幅图像中对应位置的像素值进行加权平均，得到新的融合图像。
基于频率的融合是将多幅图像进行傅里叶变换，得到图像的频域特性，然后根据不同的频域特性，将多幅图像的频域分量进行加权平均，得到新的融合图像。
基于粒子群优化的融合是一种更先进的融合方法，其基本思想是使用粒子群优化算法来求解图像融合问题，将多幅图像的特征融合到一起，通过计算多幅图像的相似度，最终生成新的融合图像。
- 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)。
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ：ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｔ ｃ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｍｕ ｔ—ｏ ｕ ｇ ａ ｉ ｎ ｄ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ；ｗｉ ｅ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ； ｌｉｆｃ ｓ； ｒ ｄ ｅ ｔ
１ 引 言
图像 融 合 作 为信 息 融合 的一 个分 支 ， 到 越来 受 越 多 的重 视 ， 用 范 围越 来越 广 。 目前 图像 融 合 的 应 算 法繁 多 ， 主要 有 灰度 值 选 取 法 、Ｈ Ｉ Ｓ变换 法 、 字 金 塔 变换 法 以 及 小 波 变 换 法 等… 。虽 然 融 合 算 法 很 多， 但是 没 有 一 种 算 法 是 完 美 的 ， 存 在 自身 的 缺 都 点， 如加 权平 均算 法 降低 图像 的清 晰度 、 模糊 边缘 和 轮廓 ， 字塔 变换 算法 增加 运算数 据量 ， 波变换 算 金 小 法模糊 图像 清 晰 区域 等 。基 于 以 上 问题 ， 文 提 出 本
Ｎｏ ｅ ｅ ｈ ｄ ｏ ｍ ａ ｅ ｆ ｓｏ ｖ ｌｍ ｔ ｏ ｆ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ
Ｗ ＡＮＧ ｅ ｗｅ ， ＡＮＧ ｈ —ｉ Ｘｕ － ｉ Ｗ Ｓ ｉｌ
（ ｅａｔｅｔ ｆ ｏｔ ｌ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ａａ Ａ ｒｎｕｉ ｌ ｎ ｓ ｏａｔ ａ Ｕ ｉ ｒｔ， ａｔｉ ６ ０ １ Ｃ ｉ ） Ｄ ｐｒ ｎ ｎｒ ｇ ｅｒ ｇＮ ｖｌ ｅｏａｔ ａ ａ ｄＡ ｔ ｎｕｉ ｌ ｎｖ ｓｙＹ ｎａ ２４ ０ ，ｈｎ ｍ ｏＣ ｏＥ ｎ ｉ ｃ ｒ ｃ ｅｉ ａ
第４ ２卷 第 ９期
２１ ０ ２年 ９月
激 光 与 红 外
ＬＡＳ ＥＲ ＆ Ｉ ＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖｏ ． １４２， ． Ｎｏ ９ Ｓ ｐｅ ｂ ｒ２ ２ 号 ：０ １ ０ ８ ２ １ ）９１５ －３ １０ － ７ （０ ２ ０ —０ ５０ ５
・
一
图 １ 图 像 二 次 融 合 原理 框 图
图像 二次 融合 效果 的好坏 主要 取决 于两个 融合
算 法 的选取 和像 素选择算 法 的选取 。两个 融合 算法 要 具有 一定 的互 补性 ， 如加 权 平 均融 合 算 法 和梯 度 选 大融 合算 法 ， 权 平 均融 合 算 法模 糊 了 图像 的边 加 缘 和轮 廓 ， 而梯度 选 大 融合 算 法 是 选 取清 晰 的边缘 作为融 合 图像 的边缘 ， 弥补 了加权 平 均算法 的缺 点 ， 通 过像 素选 择算 法选 取 对 比度 大 、 晰 的像 素 作 为 清
ｐｅ ｐｘ ｌｃ ｏ ｓｎ ｏ ｔｅ ｔ ｍａ ｅ ｂ ａｎ ｄ ｆ ｍ ｗ ｓｏ ｇ ｒ ｈ ．ｔｃ ｎ ｒ ｍａ ｎ ｔ ｅａ ｖ ｎ ａ ｅ ｎ ｖ ｉ ｅ ｉ ｉｅ ｈ ｏ ｉ ｇｆ ｍ ｒ ｈ ｗｏ ｉ ｇ ｓｏ ｔｉ ｅ ｒ ｔ ｏ ｆ ｉｎ ａ ｏ ｉ ｍｓ Ｉ ａ ｅ ｉ ｄ ａ ｔｇ ｓａ ｄ ａ ｏ ｄ ｔ ｏ ｕ ｌ ｔ ｈ ｈ ｓ ｏ ａ ｅ ｆ ａ ｈ ａｇ ｒ ｈ Ｅ ｐ ｒ ｎ ｈ ｗｓｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｓｂ ｔ ｒｔａ ｈ ｏ ｖ ｎ ｉ ｎ ｌ ｔ ｏ ｓ ｈ ｒ ｇ ｓｏ ｃ ｌ ｏ ｔ ｍ． ｘ ｅ ｍｅ ｔｓ ｏ ｈ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｉ ｅｔ ｈ ｎ ｔｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｈ ｄ ． ｔ ｅ ｉ ｉ ｔ ｅ ｏ ｍｅ
Ａｂｓｒ ｃ Ｔｈｅｅ ｉ ｏ ａ ｐ ｒｅ ｔａｇ ｒｔ ｔ ａ ｔ： ｒ ｓｎ ｅ ｆｃ ｏ ｈｍ ｏ ｍａ ｅ ｆ ｉｎ ａ ｌｃ ｔ ｎ． ｃ ｆｔｅ ｈａ ｄ ａ ｔｇ ｓａ ｄ ｓ ｏ ａ ｅ ． － ｌ ｉ ｆｒｉ ｇ ｕｓｏ ｐｐｉ ａｉ Ｅａ ｈ ｏ ｈ ｍ ｓａ ｖ ｎａ ｅ ｎ ｈ ｒ ｇ ｓ Ａｉ ｏ ｔ ｍｉ ｇ ａ ｈ ｓｐ ｏ ｌ ｍ ｈｅｐａ ｒｐｒｐｏ ｅ ｅ ｍ ｅｈ ｄ ｔ ａ ｄ ｐｔ ｗｉｅ ｉ ａ ｅ ｆ ｉｎ．Ｉ ｅｓｔ ｎａ ｍａ ｅ ｂ ｉ ｎ ｔｔｉ ｒ ｂ ｅ ｔ ｐｅ ｏ ｓ ｓａ ｎ ｗ ｔ ｏ ｈ ｔａ ｏ ｓｔ ｃ ｍ ｇ ｕｓｏ ｔｇ ｔ ｈｅｆ ｌ ｉ ｇ ｙ ａｓｍ－ ｉ
图像 与信 号处理 ・
一
种 图像 融 合 的新 方 法
王 学伟 ， 世立 王
（ 军 航 空 工 程 学 院控 制 工 程 系 ， 海 山东 烟 台 ２４ ０ ） ６ ０ １
摘
一
要： 在众 多图像 融合 算 法 中， 不存在 完美 的算 法 ， 一种 算 法都 具 有优 点和 不足 。本 文 针 每 次 简单 的像 素选 择得 到最 终 融合 图像 。 图像 二次 融合 可 以综 合 算 法 的优 点 ， 弥补 之 间的不
对 这 一 问题提 出一种 新 的图像 融合 方 法 ， 图像 二次 融合 ， 即 通过 对 两种算 法 的融合结 果再进 行 足 ， 得更 好 的融合 效果 。实验 表 明 ， 获 该方 法获 得 的融合 结果优 于单 一算 法 。
关键词 ： 图像 融合 ； 图像 二次 融合 ； 多聚焦 ； 梯度 中 图分 类 号 ：Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４ 文 献标 识码 ： Ａ ＤＯＩ １ ．９ ９ ｊｉ ｎ １ ０ —０ ８ ２ １ ．９ ０ ０ ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １ ７ ．０ ２ ０ ．２ ｓ ５