图像融合规则

图像融合的规则图像多尺度分解和重构对多尺度图像融合的结果有着至关重要的作用，图像融合规则则是另一个关键因素，它直接影响图像融合的性能。

基于融合规则可以将图像融合分为三类：基于像素的图像融合、基于窗口的图像融合和基于区域的图像融合。

1、 基于像素的图像融合基于像素的图像融合规则分为均值法和最大值法。

像素绝对值取大(Choose-Max,CM )规则是最简单、直接的融合规则。

CM 规则可描述为：(,),|(,)||(,)|(,)(,),|(,)|<|(,)|AA B F B A B c m n c m n c m n c m n c m n c m n c m n ≥⎧=⎨⎩ 式(2-14)其中，(,)A c m n 和(,)B c m n 分别为源图像A 和源图像B 的某一组分解系数，(,)F c m n 为融合后的系数。

例如，小波变换的高频分解系数对应输入图像的边缘、纹理等细节信息，而像素绝对值是对这种细节信息强度的最直观的度量，CM 规则正是基于这一点可以对高频系数进行融合。

CM 规则具有简单、易实现、运算速度快等优点。

但是仅仅依赖单独像素点作为细节信息的强度度量是不稳定的，尤其当多尺度变换缺乏平移不变性时，分解系数的能量会随源图像的平移、旋转等规则变化发生剧烈的不规则的变化，导致融合后的图像缺乏一致性。

另外CM 规则传递并放大源图像中的噪声和死点。

Petrovic V S.和Xydeas C.S.H 提出了考虑分解层内各子带系数及分解层间各子带系数相关性的系数选取融合规则。

根据人眼视觉系统对局部对比度比较敏感这一特性，蒲恬[50]提出了基于对比度系数选取融合规则。

考虑人眼视觉系统不仅具有频率选择特性，还具有方向特性，刘贵喜[51]等人提出了基于方向对比度的系数选取融合规则。

基于像素的融合规则在融合处理时表现出对边缘的高度敏感性，使得在预处理时要求图像是严格配准的，否则处理结果将不尽如人意，这就加大了预处理的难度。

图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。

融合算法应该充分利用各原图像的互补信息，使融合后的图像更适合人的视觉感受，适合进一步分析的需要；并且应该统一编码，压缩数据量，以便于传输。

图像融合可分为三个层次:1. 像素级融合2. 特征级融合3. 决策级融合其中像素级融合是最低层次的融合，也是后两级的基础。

它是将各原图像中对应的像素进行融合处理，保留了尽可能多的图像信息，精度比较高，因而倍受人们的重视。

像素级的图像融合方法大致可分为三大类:1. 简单的图像融合方法2. 基于塔形分解（如Laplace塔形分解、比率塔等）的图像融合方法3. 基于小波变换的图像融合方法小波变换是图像的多尺度、多分辨率分解，它可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。

近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。

小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：1. 完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；2. 把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；3. 具有快速算法，它在小波变换中的作用相当于FFT算法在傅立叶变换中的作用，为小波变换应用提供了必要的手段；4. 二维小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。

——像素级图像融合的主要步骤以两幅图像的融合为例。

设A，B为两幅原始图像，F为融合后的图像。

若对二维图像进行N层的小波分解，最终将有(3N+1)个不同频带，其中包含3N 个高频子图像和1个低频子图像。

其融合处理的基本步骤如下：（1）对每一原图像分别进行小波变换，建立图像的小波塔型分解；（2）对各分解层分别进行融合处理。

各分解层上的不同频率分量可采用不同的融合算子进行融合处理，最终得到融合后的小波金字塔；（3）对融合后所得小波金字塔进行小波重构，所得到的重构图像即为融合图像。

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。

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。

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。

图像融合技术原理1引言图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。

该技术有基本的体系，主要包括的内容有：图像预处理，图像融合算法，图像融合评价，融合结果。

图像融合系统的层次划分为：像素层融合、特征层融合、决策层融合，目前绝大多数融合算法研究都集中在这一层次上。

图像预处理技术主要包括两个方面的任务：图像去噪、图像配准；图像融合算法从最初简单的融合算法（加权、最大值法）发展为复杂多分辨率的算法（金字塔、小波法等）；图像融合的性能评价主要有两个大的方面：主观评价及客观评价，由于在实际中不存在理想图源，所以一般采用较易实现的评价标准，结合主观视觉给出最合理的评价。

2图像融合设计2.1总体设计流程系统的总体设计流程如图1所示：图1多源图像融合系统流程示意图根据待融合图像自身的特点，图像传感器类型以及图像融合的目标，系统总体设计流程如下：①对图像进行预处理，如去除噪声、图像配准等；②确定合适的图像融合算法；③对图像融合的结果进行评估；④如果评估结果不满意，则调整参数，重新进行图像融合，转到步骤3；⑤输出图像融合结果。

2.2 图像的预处理在图像融合前，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。

图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进图像融合的效果。

预处理过程一般有数字化，平滑，复原和增强等步骤。

根据所选用的图像传感器类型及图像融合的目标，对待融合图像进行预处理。

主要包括以下几个方面：①数字化一幅原始照片的灰度值是空间变量(位置的连续值)的连续函数。

在M*N点阵上对照片灰度采样并加以量化(归为2b个灰度等级之一)，可以得到计算机能够处理的数字图像。

为了使数字图像能重建原来的图像，对M、N和b值的大小就有一定的要求。

在接收装置的空和灰度分辨能力范围内，M、N和b的数值越大，重建图像的质量就越好。

当取样周期等于或小于原始图像中最小细节周期的一半时，重建图像的频谱等于原始图像的频谱，因此重建像与原始图像可以完全相同。

图像融合的原理
图像融合是指将多张图像合并为一张图像的过程。

其原理是利用图像处理技术将多幅图像中的信息进行融合，生成一张新的图像。

具体来说，图像融合的原理包括以下几个步骤：
1. 图像对齐：将待融合的图像进行几何校正，使得它们在尺度、旋转和位移上达到一致。

2. 图像拼接：通过图像拼接算法将多张图像进行拼接，生成一张大图像。

常用的图像拼接算法包括重叠区域平均、最大像素值选择、加权融合等。

3. 图像融合：对拼接后的图像进行颜色、亮度等调整，使得图像之间的过渡自然。

常用的图像融合算法包括线性混合、多分辨率融合、频域融合等。

4. 图像增强：对融合后的图像进行增强处理，增强图像的对比度、清晰度等特征。

总的来说，图像融合的原理是将多幅图像的信息合并起来，使得生成的图像具有更丰富的信息内容，同时保持图像的真实性和自然性。

通过使用不同的图像处理算法和技术，可以获得不同效果的图像融合结果。

照片融合将两张或多张照片进行融合照片融合：将两张或多张照片进行融合照片融合是一种技术手段，可以将两张或多张照片合成一张照片，让人们在一张照片中同时享受到多个场景的美好。

这种技术在摄影、设计和娱乐等领域得到广泛应用，既能展示创作的独特性，又能给人们带来全新的视觉体验。

一、照片融合的基本原理照片融合可以通过各种软件实现，在融合过程中，需要考虑以下几个主要因素：1. 透明度和混合模式：在融合过程中，透明度和混合模式的选择将直接影响最终的效果。

透明度可以控制图层的透明程度，并且通过调整混合模式，可以使合成后的照片更加自然和连贯。

2. 对角线和对齐：在选取照片并进行融合之前，需要确保所选照片的角度和位置能够良好地融合在一起。

通过对角线和对齐来调整照片的位置，可以避免合成后出现不协调的情况。

3. 调整层次结构：层次结构的调整可以优化合成效果。

通过调整图层的顺序和层次关系，可以使合成后的照片更加生动和有趣。

4. 色彩和光照：在融合的过程中，色彩和光照的一致性非常重要。

通过调整色彩平衡、对比度和亮度等参数，可以使不同照片的色彩和光照保持一致，达到更加自然的效果。

二、照片融合的应用领域1. 艺术摄影：照片融合技术可以为摄影师带来更多的创作可能性。

通过将不同的照片元素融合在一起，可以创造出独特的视觉效果，提升作品的艺术性和吸引力。

2. 广告设计：在广告设计中，照片融合可以帮助设计师创造出更加引人注目的广告形象。

通过将不同的照片元素融合在一起，可以传达出更加生动和有趣的广告信息，吸引观众的注意力。

3. 电影后期制作：在电影后期制作中，照片融合可以用于制作特殊效果和虚拟场景。

通过将真实的拍摄素材与特效图像融合在一起，可以创造出逼真的视觉效果，增强电影的观赏性和冲击力。

4. 旅游摄影：在旅游摄影中，照片融合可以帮助游客更好地记录和分享旅程。

通过将多张景点照片融合在一起，可以在一张照片中展示多个景点的美丽，让人们更加方便地回忆和分享旅程的美好时光。