matlab金字塔图像融合代码
MATLAB图像融合
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,,02n 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 ln 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。
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);
图像融合算法的分析与实现
图像融合算法的分析与实现汤丽娟;孙克争【摘要】图像融合作为多传感器信息融合的重要分支,被广泛应用于各种领域.图像融合已成为监控系统中不可分割的一部分.分析图像融合传感器的种类,图像融合算法的评价指标和图像融合算法的分类.像素级图像融合作为各级图像融合的基础,尽可能多地保留场景的原始信息,提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息,有利于图像的进一步分析与处理.研究塔式图像分解,主成分分析图像和小波图像分解融合算法,并通过MATLAB编码实现其融合算法,评价算法的性能指标.最后用小波分解算法实现一组被动红外图像和可见光图像的融合,并评价其性能.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2016(000)010【总页数】7页(P42-48)【关键词】图像融合;评价指标;融合算法;编码实现【作者】汤丽娟;孙克争【作者单位】江苏商贸职业学院,南通 226000;中国矿业大学信息与电气学院,徐州221116;中国矿业大学信息与电气学院,徐州 221116【正文语种】中文图像融合是从不同传感器同时获取关于同一场景的不同波长的图像，将它们合成一幅图像。
合成图像用来提高图像的内容信息，使用户更容易发现，识别和确定目标并增加用户对图像内容的情景感知。
当前的研究主要集中在研究融合算法提高合成图像的内容信息。
例如在不同的场景下，如烟雾的情况下，融合算法仍是鲁棒的。
这篇论文的结构如下：第二部分介绍了几种图像融合传感器；第三部分研究图像融合算法的性能评价，这些指标用来测试图像融合算法的有效性的并反映融合图像的一些典型特征；第四部分研究了图像融合算法，并分析每种算法的实现原理，并编码实现算法并评价融合算法的性能指标；第五部分小结及分析图像融合领域的研究热点问题。
传感器种类很多，目前常用的用于图像融合的传感器主要有电子计算机断层扫描（Computed Tomography，CT），磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI），可见光图像传感器（Charge-Couple Device，CCD），红外热像仪，激光成像雷达，毫米波雷达，合成孔径雷达成像仪（Synthetic Aperture Radar，SAR），多光谱/超光谱成像仪等[1]，每种传感器都有自身的物理原理和成像特点，对同一场景，不同传感器采集的信息内容也不尽相同。
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中的图像拼接与全景图生成技术
MATLAB中的图像拼接与全景图生成技术图像拼接和全景图生成是数字图像处理领域中的重要技术之一，它可以将多张局部图像拼接成一幅连续的全景图像，从而提供更广阔的视野。
在实际应用中，全景图生成技术被广泛应用于房地产、旅游、虚拟现实等领域。
而MATLAB作为一种强大的工具，也提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以实现图像拼接和全景图生成的算法。
首先，我们需要了解图像拼接的原理。
图像拼接的核心思想是基于图像的几何变换，通过将多张局部图像进行平移、旋转和缩放等变换操作，使得它们能够无缝地拼接在一起，形成一张连续的全景图像。
在MATLAB中，我们可以使用图像配准技术来实现几何变换，其中最常用的是基于特征点匹配的方法。
在图像拼接的过程中，首先需要进行图像的特征提取和匹配。
常用的特征提取算法有SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（方向倾斜的FAST特征）等。
这些算法可以从图像中提取出具有独特性质的特征点，并计算出它们的描述子。
然后，通过特征匹配算法（如RANSAC）寻找图像中相对应的特征点，从而找到多张图像之间的对应关系。
一旦获得了图像之间的对应关系，我们就可以进行几何变换来拼接图像。
在MATLAB中，可以使用imwarp函数进行图像的平移、旋转和缩放等变换操作，将多张图像对齐到同一个坐标系下。
此外，还可以使用imfuse函数将图像进行混合，使得拼接的结果更加平滑和无缝。
然而，图像拼接并不总是能够获得满意的结果。
在实际应用中，常常会遇到拼接过程中的各种问题，如图像之间存在重叠区域的不一致、光照变化引起的亮度差异等。
针对这些问题，我们可以使用图像融合技术来进一步提升拼接结果的质量。
图像融合是指在拼接的过程中，根据图像之间的差异性，将它们进行适当的融合，以消除图像之间的不连续性和矛盾性。
在MATLAB中，可以使用图像加权平均、拉普拉斯金字塔融合等方法来实现图像融合。
这些方法可以根据图像的特征和拼接结果的需求，选择合适的融合策略，并通过调整权重和参数，得到最佳的融合效果。
Matlab中的图像融合与融合质量评价方法详解
Matlab中的图像融合与融合质量评价方法详解引言图像融合是通过将不同传感器或不同时间、空间获取的图像融合在一起，以获得更全面、更准确的信息。
在计算机视觉和图像处理领域，图像融合被广泛应用于医学影像、卫星遥感、夜视图像、虚拟现实等诸多领域。
本文将介绍Matlab中的图像融合方法以及常用的融合质量评价方法。
一、图像融合方法的分类图像融合方法可以分为基于像素级、基于特征级和基于模型级三种。
1. 基于像素级的图像融合基于像素级的图像融合方法主要是对图像的每一个像素进行操作。
其中，加权平均融合、最大值融合、最小值融合和中值融合是常用的像素级融合方法。
在Matlab中，我们可以使用imfuse函数实现像素级的图像融合。
2. 基于特征级的图像融合基于特征级的图像融合方法主要是提取图像的特征并进行融合。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
例如，通过提取两幅图像的边缘信息，然后对边缘信息进行融合，可以得到融合后的图像。
在Matlab中，我们可以使用edge函数提取边缘信息，并使用图像运算函数对特征进行融合。
3. 基于模型级的图像融合基于模型级的图像融合方法主要是使用数学模型对图像进行处理。
常用的模型包括小波变换、多分辨率分析等。
通过将图像进行模型分解，然后对分解后的子图像进行融合，可以得到融合后的图像。
在Matlab中，我们可以使用wavelet函数实现小波变换，并使用图像运算函数对模型分解后的子图像进行融合。
二、融合质量评价方法对于图像融合结果的评价是图像融合算法研究中的重要环节。
常用的融合质量评价方法包括主观评价和客观评价两种。
1. 主观评价主观评价是通过人眼对融合结果进行视觉感受来评价融合质量。
常用的主观评价方法包括双向排序、散点图和主客观比较等。
在Matlab中，我们可以使用imshow函数对融合结果进行显示，并通过用户调查或专家评价来获得主观评价结果。
2. 客观评价客观评价是通过计算机对融合结果进行量化评价来评价融合质量。
拉普拉斯金字塔图像融合的具体matlab程序
function lap_fusion()%Laplacian Pyramid fusionmul= imread('images\ms1.png');pan= imread('images\pan.png');figure(1);imshow(mul);title('MS原始图像');axis fill;figure(2);imshow(pan);title('Pan原始图像');axis fill;mul = double(rgb2gray(mul))/255;pan = double(rgb2gray(pan))/255;%普拉斯金塔变换参数mp = 1;zt =4; cf =1;ar = 1; cc = [cf ar];Y_lap = fuse_lap(mul,pan,zt,cc,mp);figure(3);imshow(Y_lap);title('lap fusion 后的图像');axis fill;imwrite(Y_lap,'images\lap fusion后的图像.jpg','Quality',100);%main function endfunction Y = fuse_lap(M1, M2, zt, ap, mp)%Y = fuse_lap(M1, M2, zt, ap, mp) image fusion with laplacian pyramid %% M1 - input image A% M2 - input image B% zt - maximum decomposition level% ap - coefficient selection highpass (see selc.m)% mp - coefficient selection base image (see selb.m)%% Y - fused image% (Oliver Rockinger 16.08.99)% check inputs[z1 s1] = size(M1);[z2 s2] = size(M2);if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2)error('Input images are not of same size');end;% define filterw = [1 4 6 4 1] / 16;% cells for selected imagesE = cell(1,zt);% loop over decomposition depth -> analysisfor i1 = 1:zt% calculate and store actual image size[z s] = size(M1);zl(i1) = z; sl(i1) = s;% check if image expansion necessaryif (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;% perform expansion if necessaryif (any(ew))M1 = adb(M1,ew);M2 = adb(M2,ew);end;% perform filteringG1 = conv2(conv2(es2(M1,2), w, 'valid'),w', 'valid');G2 = conv2(conv2(es2(M2,2), w, 'valid'),w', 'valid');% decimate, undecimate and interpolateM1T = 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');% select coefficients and store themE(i1) = {selc(M1-M1T, M2-M2T, ap)};% decimateM1 = dec2(G1);M2 = dec2(G2);end;% select base coefficients of last decompostion stageM1 = selb(M1,M2,mp);% loop over decomposition depth -> synthesisfor i1 = zt:-1:1% undecimate and interpolateM1T = conv2(conv2(es2(undec2(M1), 2), 2*w, 'valid'), 2*w', 'valid'); % add coefficientsM1 = M1T + E{i1};% select valid image regionM1 = M1(1:zl(i1),1:sl(i1));end;。
拉普拉斯金字塔 matlab函数
拉普拉斯金字塔是一种图像金字塔的变种，它用于图像处理中的特征提取和目标检测。
在Matlab中，可以使用laplacian函数来创建拉普拉斯金字塔。
本文将介绍拉普拉斯金字塔的原理和Matlab函数的使用方法，帮助读者了解拉普拉斯金字塔在图像处理中的应用。
一、拉普拉斯金字塔原理1. 拉普拉斯金字塔是图像金字塔的一种，它可以通过对原始图像进行高斯平滑和下采样得到。
与高斯金字塔不同的是，拉普拉斯金字塔是通过对原始图像进行高斯平滑后的图像与原始图像的卷积差来构建的。
2. 拉普拉斯金字塔的构建过程包括先对原始图像进行高斯平滑，然后对平滑后的图像进行下采样，再对下采样后的图像进行上采样，最后得到图像的拉普拉斯金字塔。
二、Matlab中的laplacian函数在Matlab中，可以使用laplacian函数来创建拉普拉斯金字塔。
laplacian函数的语法如下：LP = laplacian(A, levels)其中，A表示输入的原始图像，levels表示金字塔的层数。
该函数将返回拉普拉斯金字塔的层数。
三、使用示例下面通过一个示例来演示如何使用Matlab中的laplacian函数来创建拉普拉斯金字塔。
```matlab读取原始图像I = imread('lena.jpg');创建拉普拉斯金字塔LP = laplacian(I, 5);显示金字塔图像figure;for i = 1:5subplot(1, 5, i);imshow(LP{i}, []);title(['Level ', num2str(i)]);end```在上面的示例中，首先读取了一张名为lena.jpg的原始图像。
然后使用laplacian函数创建了一个5层的拉普拉斯金字塔LP。
最后使用subplot和imshow函数将金字塔的每一层图像显示出来。
四、总结本文介绍了拉普拉斯金字塔的原理和在Matlab中的使用方法。
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。
如何使用Matlab技术进行图像融合
如何使用Matlab技术进行图像融合使用Matlab技术进行图像融合引言：图像融合是一种将多个图像中的有用信息合并到一个图像中的技术。
通过图像融合，可以提取出多个图像中的共同特征，从而获得更清晰、更具信息量的图像。
在图像处理领域中，Matlab是一种功能强大的软件工具，可以用于图像融合算法的开发和实现。
本文将介绍如何使用Matlab技术进行图像融合，包括图像预处理、融合算法的选择与实现等内容。
一、图像预处理：在进行图像融合之前，需要对待融合的图像进行预处理，以确保融合结果的质量和准确性。
常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像配准等。
1. 图像去噪：图像中的噪声会对融合结果产生负面影响，因此需要对图像进行去噪处理。
Matlab提供了多种图像去噪方法，例如中值滤波、小波降噪等。
中值滤波是一种常用的非线性滤波方法，可以有效地去除椒盐噪声和高斯噪声。
小波降噪是一种基于小波变换的滤波方法，通过将图像分解为不同频率的子带，然后对每个子带进行滤波处理，最后将滤波后的子带合成得到去噪后的图像。
2. 图像增强：图像增强可以使图像的对比度和细节更加明显，从而提高图像融合的效果。
Matlab提供了多种图像增强方法，例如直方图均衡化、拉普拉斯增强等。
直方图均衡化是一种常用的灰度级映射方法，可以通过拉伸图像的直方图来增加图像的对比度。
拉普拉斯增强是一种基于拉普拉斯算子的图像增强方法，可以增强图像的边缘和细节。
3. 图像配准：在图像融合之前，需要对待融合的图像进行配准，即将它们对齐到同一个坐标系下。
图像配准是一种寻找两幅或多幅图像之间几何变换关系的过程。
Matlab提供了多种图像配准方法，例如相位相关法、特征点匹配法等。
相位相关法是一种基于频域的配准方法，通过计算图像的相位相关性来进行配准。
特征点匹配法是一种基于特征点提取和匹配的配准方法，通过找到两幅图像中的对应特征点来进行配准。
二、融合算法的选择与实现：在进行图像融合之前，需要选择合适的融合算法，并在Matlab中进行实现。
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。
Matlab中的图像配准与拼接技巧
Matlab中的图像配准与拼接技巧图像配准与拼接在计算机视觉和图像处理领域中扮演着重要的角色。
图像配准是指将两个或多个图像对准，使它们在特定的空间或时间上具有一致的位置关系。
图像拼接则是将多幅图像组合成一幅较大的图像，以展示更大范围或更高分辨率的场景。
在Matlab中，我们可以使用不同的方法和技巧来实现图像配准与拼接。
以下将介绍一些常用的技巧和算法。
一、图像配准1. 特征提取与匹配在图像配准中，首先需要从待配准图像中提取出特征点，比如角点、边缘等。
这些特征点可以通过SIFT、SURF、Harris角点检测等算法来获取。
然后，通过特征匹配算法（如RANSAC）将待配准图像与参考图像之间的特征点进行匹配，得到它们之间的对应关系。
2. 直接法直接法是一种不依赖于特征点的配准方法，它将配准问题转化为优化问题。
通过最小化图像间的差异度量（如互信息、互相关系数等），可以得到最佳的配准结果。
3. 基于变换模型的配准当待配准图像与参考图像之间存在较大的形变时，可以使用基于变换模型的配准方法来实现更精确的配准。
常用的变换模型包括相似变换、仿射变换和投影变换等。
二、图像拼接1. 全景图拼接全景图拼接是一种常见的图像拼接应用。
它将多幅图像拼接成一幅覆盖更大范围的图像，通常用于摄影、地理信息系统等领域。
在Matlab中，可以使用拼接算法（如图像融合、图像重叠等）来实现全景图的拼接。
2. 高分辨率图像拼接高分辨率图像拼接通过将多幅低分辨率的图像拼接成一幅高分辨率的图像来实现。
这种方法常用于医学图像处理、卫星遥感图像处理等领域。
在Matlab中，可以使用超分辨率重建算法（如双边滤波、非局部均值等）来实现高分辨率图像的拼接。
三、Matlab工具箱与函数Matlab提供了丰富的图像配准与拼接工具箱和函数，如Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox等。
这些工具箱和函数提供了各种图像配准与拼接的算法和工具，使得开发者可以快速实现自己的图像处理应用。