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无缝拼接方案引言无缝拼接是指在不显著破坏图像结构的情况下，将多张图像拼接在一起以形成一幅更大的图像。
这种技术广泛应用于全景图拼接、广告拼接以及视频监控领域。
本文将介绍一种基于计算机视觉的无缝拼接方案，通过图像处理算法实现高质量的图像拼接。
步骤一：特征点检测与匹配特征点检测是图像拼接的关键步骤之一。
我们需要在待拼接的图像中寻找一些显著的特征点，用以进行拼接。
常见的特征点检测算法包括SIFT、SURF和ORB 等。
在本方案中，我们选择使用SIFT算法进行特征点检测。
在完成特征点检测之后，我们需要对特征点进行匹配。
匹配的目标是找出两张待拼接图像中对应的特征点。
SIFT算法可以为每个特征点生成一个描述子，我们可以通过计算描述子之间的距离来进行特征点的匹配。
常用的匹配算法有暴力匹配和近似最近邻匹配。
在本方案中，我们选择使用近似最近邻匹配算法。
步骤二：单应性矩阵计算在找到对应的特征点之后，我们可以利用这些特征点计算出单应性矩阵。
单应性矩阵是一个3x3的矩阵，可以将一个图像从一种投影关系映射到另一种投影关系。
利用单应性矩阵，我们可以将两张图像对齐在同一个平面上。
常见的单应性矩阵计算算法有直接线性变换(DLT)和RANSAC算法。
在本方案中，我们选择使用RANSAC算法进行单应性矩阵计算。
步骤三：图像拼接在计算出两张待拼接图像之间的单应性矩阵之后，我们就可以进行图像的拼接了。
拼接的目标是将两张图像无缝地拼接到一起，使得拼接后的图像看起来像是一张完整的图像。
常见的图像拼接算法包括重叠区域平均、透视变换和多频段融合等。
在本方案中，我们选择使用多频段融合算法进行图像的拼接。
多频段融合是一种基于拉普拉斯金字塔的图像拼接算法。
首先，我们需要将两张图像分别构建成拉普拉斯金字塔。
然后，将两张图像的金字塔进行融合，融合的策略可以是按权重融合或者按像素值融合等。
最后，我们将融合后的图像通过拉普拉斯金字塔进行重建，得到最终的拼接图像。
基于多尺度变换的多源图像融合技术研究多源图像融合是指综合两个或者多个源图像信息,获得对同一场景更为准确、更为全面和更为可靠描述的图像。
目前,由于多尺度变换具有良好的时频域局部特性,因此它被广泛的应用于图像融合领域,当源图像采用多尺度变换进行分解后,所得到的分解系数会处于不同的尺度上,因此可以更有针对性的选择融合准则,实现系数最优化的融合,从而最终改善融合图像的质量。
在基于多尺度变换的图像融合算法中,比较成熟和应用较为广泛的当属基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法和基于小波变换的图像融合算法。
但这两种方法都有其局限性,在基于拉普拉金字塔的图像融合算法中,源图像经拉普拉斯金字塔分解后不仅会产生大量的冗余信息,致使融合过程中数据量增大,而且分解后产生的信息不具备方向性,在基于小波变换的图像融合算法中,虽然小波分解后不会造成数据量增大,且有一定的方向性,从而在一定程度上弥补了拉普拉斯金字塔分解的不足,但小波分解只能对低频信号进行,不能对高频信号进行,同时分解后如何选择一个具有优良特性的融合准则也是一个问题,最重要的是,由于小波基不具备各向异性,因此往往不能实现对图像最为稀疏的表达,这些都会对最终的融合图像质量产生不利影响。
因此,针对这些问题,本论文开展了以下几方面工作:(1)针对小波变换只能对低频信号进行分解,不能对高频信号进行分解这一局限性,选用既能对低频信号进行分解,又能对高频信号进行分解的小波包变换来对源图像进行分解和重构,并对融合准则进行了改进以实现红外图像与可见光图像融合。
(2)针对融合准则的问题,特别介绍了脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN),并将PCNN进行了有效的改进使之作为融合准则使用;同时为了解决小波变换过程中存在大量的卷积运算,会造成运算复杂,计算量增大,储存空间需求增多等问题,改用提升格式小波变换来对图像进行多尺度变换;最后将提升格式小波变换与改进后的PCNN结合起来应用于医学图像融合。
数字图像处理结课论文学院：电气信息工程学院专业：通信工程班级：2班姓名：学号：20110098日期：2013.12.23基于拉普拉斯算法对扩散学现象引起图像模糊进行图像锐化的算法研究和实现摘要：本文讲述了空域锐化中常用的二阶微分算法——拉普拉斯算子法。
全文首先对拉普拉斯运算做了简单的描述，并简明地分析了其原理：通常是将原图像和对他实施拉式算子后的结果组合后产生一个锐化图像。
然后对其在数字图像处理方面进行举例分析，并编程实现锐化效果。
最后对实验结果进行分析与讨论，说明其在图像处理应用方面，特别是用来改善因扩散效应的模糊方面特别有效。
该文提出了一种基于拉普拉斯算法的图像锐化方法，并在DSP上实现其算法首先研究拉普拉斯算子锐化图像的基本原理，并推导出图像锐化的拉普拉斯算子。
其次，根据拉普拉斯算子，在CCS2软件上运用C语言编写主函数和读取图像数据的Readimage 子函数初始化图像的InitImage子函数和对图像锐化的计算Laplace子函数等子函数来实现基于拉普拉斯算法的图像锐化程序最后采用三副模糊图像验证图像锐化的效果比较实验结果，可知运用该算法锐化处理的图像比原来图像清晰。
关键词：DSP技术图像锐化拉普拉斯算法二阶微分锐化1.引言图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。
这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。
图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。
在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。
我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。
可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。
我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。
基于深度学习的图像融合算法研究与应用近年来，深度学习技术在计算机视觉领域有着广泛的应用。
其中，图像融合是一个非常重要的研究方向。
图像融合技术可以将多幅图像融合成一幅图像，从而得到更加清晰和准确的图片。
本文将介绍基于深度学习的图像融合算法的研究情况和应用现状。
一、深度学习算法在图像融合中的应用图像融合技术已经成为了计算机视觉领域的研究热点之一。
传统的图像融合方法有PCA、拉普拉斯金字塔等。
这些方法虽然有着很好的效果，但是他们无法很好地处理纹理信息，因此，如何结合多种信息更好地融合图像一直是研究的重点。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习算法成功的应用于图像融合领域，不断的推进图像融合的研究进程。
二、深度学习算法在图像融合中的研究进展1. 基于特征提取的图像融合方法在图像融合中，深度学习算法可以自动学习特征，更好地融合多源信息，提高图像的准确度和清晰度。
目前，基于特征提取的图像融合方法已经成为了研究的主流之一。
2. 基于生成式对抗网络（GAN）的图像融合方法生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习的架构，它包含一个生成器和一个判别器。
在图像融合中，生成器可以根据多幅图像进行学习，从而生成出更加准确和清晰的图像，判别器可以判断生成的图像是否真实。
目前，基于生成式对抗网络（GAN）的图像融合方法已经在多个领域得到了广泛的应用。
三、深度学习算法在图像融合中的应用案例1. 基于深度学习算法的目标检测与追踪技术基于深度学习算法的目标检测和追踪技术可以有效地解决目标检测和跟踪问题。
通过使用不同颜色的线条，在融合的图像中标出目标的位置，从而更好地实现目标跟踪。
2. 纹理融合技术纹理融合技术可以将两幅具有不同纹理的图像进行融合，从而得到更加富有纹理和清晰的图像。
在工业领域，纹理融合技术可以应用于印刷和纺织等领域。
四、深度学习算法在图像融合中的应用前景深度学习算法在图像融合领域的应用前景非常广阔。
随着技术的不断发展，深度学习算法可以更好地处理多源信息，提高图像的准确度和清晰度。
雷达科学与技术!ada$ Science and Technology第6期2020年12月Vol.18No.6December2020DOI ： 10. 3969/j. issn. 1672-2337. 2020. 06. 011一种改进的SAR 与可见光图像融合算法张瑞1,董张玉2(1.合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥230601；2.工业安全与应急技术安徽省实 ,安徽合肥230601)摘要：针对现有SAR 与可见光遥感影像融的计算复杂度较高，细节信息保留较差等问题，提出了一种NSST-HS 结合自适应PCNN 改进的融 。
该 先利用IHS 变见 的亮度分量I,并将得到的亮度分量I 与SAR 图像分别进行NSST 变换；然后，针对 子带分即间频率和 梯度自适应PCNN 的外部刺激与链接强度；高频子带分量上 进的拉普拉 和(SML)的融 ；最后，运用逆NSST 变换和逆IHS 变 到最终融 。
实验表明，本文算法融 传统 在视觉效果方面提升，线性结 到更多保留、各类评价指标上比传统要更好。
关键词：遥：图像融合；非下采样剪切波变换；脉冲耦合神经网络中图分类号：TN958；TP391 文献标志码：A文章编号：1672-2337(2020)06-0645-06An Improved Fusion of SAR and Visible ImagesZHANG Rut ,DONG Zhangyu 2(1. School of Computer and Information , Hefei University of Technology , Hefei 230601, China ；2. Key Laboratory of Industrial Safety and Emergency Technology , Hefei 230601, China )Abstract :Aiming at the problems of high computational complexity and poor retention of detailed informa tion of the existing SAR and visible light remote sensing image fusion algorithms, an improved fusion algorithm combining NSST-IHS and adaptive PCNN is proposed. This method first uses the IHS transform to extract the luminance component I of the visible light image , and performs the NSST transform on the obtained luminance component I and the SAR image respectively. Then, it uses the direction information, that is, the spatial fre quency and average gradient , to adaptively adjust the external stimulus and link strength of the PCNN for low frequency sub-band components. The sum-modified-Laplacian (SML ) is applied to the high-frequency sub-band components. Finally , the inverse NSST transform and the inverse IHS transform are used to obtain the final fu sion image. The experiments show that the fusion image obtained by the algorithm in this paper improves visual effects significantly compared with the traditional algorithms , the spectral information and linear structure fea-turesaremoreretained andvariousevaluationindicatorsarebe t erthanthetraditionalalgorithms.Key words ： remote sensing image ； image fusion ； non-subsampled shearlet transform (NSST)； pulse coupled neural network (PCNN)0引言合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar , SAR)对与人造桥梁都比 ，成像原主动式微波反射成像,SAR 更多 表 现信 纹 ；与 SAR 不受气候环境干扰,能全天成像接收更多的地理信息。
2020.19科学技术创新目前，水下图像处理技术已经有着广泛的应用[1]。
例如：某研究所研究人员对深水或潜水下生物的研究、军用或部分民用水下特殊搜救、水下武器系统及水下探测应用等。
由于水本身带有的特殊性质、光学特性以及水中悬浮物的存在，都对水下图像有一定的影响。
如：造成图像的对比度差、图像颜色的失真等问题[2]，这使得水下图像后期处理中的图像进行增强越来越受到重视[3]。
本文提出了一种改进版拉普拉斯锐化的水下图像增强方法。
利用拉普拉斯锐化能够锐化图像、清晰图像边缘的特点，在拉普拉斯算子上利用直方图均衡化灰度等级拉伸的思想，设置增强率，提高图像对比度；最后，利用对比实验进行验证，实验表明本文算法很好的综合了成像质量与运行时间实现了对图像的增强。
1基本原理1.1水下图像问题分析水下图像处理问题的关键点在于：1.1.1由于海水中悬浮物使图像的分辨率受到影响，导致图像模糊，细节分辨较差，辨识度不高；1.1.2海水的吸收作用，会使图像各通道的衰减程度各异而导致色彩失真，当光照条件不好，会产生图像对比度下降，部分受影响的图像细节将更差。
对于上述的一些难点，需要采用图像增强技术处理一些图像的细节问题和对比度。
这些问题对图像进行特殊处理均有非常大的影响，如对采集的水下图像进行分割处理、水下特殊目标识别等，这使得水下图像后期处理中的图像进行增强越来越受到重视。
1.2拉普拉斯图像锐化简介拉普拉斯图像锐化方法，原理可以描述为：当邻域中心像素灰度（以X 表示）低于它所在的领域内其它像素的平均灰度（以Y 表示）时，降低中心像素灰度；当X 高于Y 时，提高中心像素灰度，此方法可实现水下图像的锐化处理。
（转下页）虑，厨余垃圾掺烧比例不能太低。
3.5对SO 2等污染物生成量的影响表6不同厨余垃圾比例下生活垃圾焚烧污染物生成量从表6可知，随着厨余垃圾比例的下降，SO 2的生成量随之下降，垃圾中氮含量和氯含量也相应下降。
根据氮氧化物和氯化氢的生成机理，正常燃烧工况下氮氧化物和氯化氢的生成量也会相应减少，但下降幅度不是很明显。
多源图像融合方法的研究综述摘要：多源图像融合广泛应用于计算机视觉、医学、遥感等领域。
现有的融合方法依然不能完全满足使用者的需求。
本文对现有融合方法进行分析总结，以期对后续研究具有积极意义。
关键词：图像融合；融合方法；综述1引言由于成像机理不同，同一场景下不同传感器采集的图像信息也不相同，多源图像之间具有互补信息和冗余信息。
多源图像融合是指采用一定的算法把两幅或多幅图像融合成一幅图像的过程，融合图像清晰度更高，包含的信息也更丰富，它可以更好的满足使用者的需要。
因此，许多研究者致力于多源图像融合技术的研究。
多源图像融合技术距今已有四十余年的研究历史，已有许多经典的融合方法涌现，逐渐应用到医学、遥感、军事等领域中。
但就目前的研究状况来看，在图像融合技术的研究过程中还存在一些问题，无法完全满足使用者的需求，因此迫切需要对其进行深入研究。
为了设计出更优性能的融合方法，需要对现有的融合方法进行系统的总结分析，以期有新的突破。
本文在参阅大量中外图像融合相关文献的基础上，对现有经典的多源图像融合方法进行梳理总结，并对其进行了分类分析，以期对后续多源图像融合技术的研究具有积极的指导意义。
根据域的不同，传统的图像融合分类方法分成两大类：基于空间域的融合方法和基于变换域的融合方法。
本文在现有分类方法基础上进行了扩展，将现有的图像融合方法分成三类：基于空间域的融合方法、基于多尺度变换的融合方法以及基于模型的融合方法。
本文的分类方法更加全面、合理。
下面将对这三类图像融合方法进行重点介绍。
2基于空间域的融合方法基于空间域的融合方法通过直接对像素值进行操作得到融合图像。
目前常见的融合策略主要有加权平均法和最大值法。
这类图像融合方法操作更加方便简单，计算速度更快，但是融合图像对比度降低，容易丢失图像的边缘等细节信息。
基于空间域融合的代表性方法是主成分分析，主成分分析的融合过程为：通过降维技术找到待融合图像的主成分，然后利用主成分确定各分量图像的比重因子从而获得融合图像。
图像处理中的图像融合与增强技术研究随着数字图像技术的不断发展，图像融合与增强成为了图像处理领域中备受关注的研究方向。
图像融合与增强技术可以将多幅图像融合为一幅图像或者对单幅图像进行增强处理，从而改善图像的质量和信息表达能力。
本文将探讨图像融合与增强技术在不同应用领域的研究进展，并分析其相关算法和方法。
1. 图像融合技术图像融合是将多幅图像融合为一幅图像，目的是保留多幅图像的有用信息，并获得更清晰、更全面的图像表达。
图像融合技术可以分为像素级、特征级和决策级融合。
像素级融合是直接对图像的像素进行操作，将多幅图像的像素进行加权平均或逻辑运算得到融合后的图像；特征级融合是基于图像的特征进行融合，如边缘、纹理等；决策级融合是针对不同图像的分类结果进行融合。
图像融合技术在军事、医学、环境监测等领域具有广泛的应用，可以提高目标检测、图像分析和辅助决策的效果。
2. 图像增强技术图像增强技术通过对图像进行预处理或后处理，提高图像的视觉质量和信息表达能力。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
直方图均衡化通过对图像的像素灰度值进行变换，增加图像的对比度和亮度，从而使图像更加清晰。
滤波是通过卷积运算对图像进行平滑或增强，常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
锐化技术可以增加图像的边缘和细节，常用的方法有拉普拉斯滤波和边缘增强。
3. 图像融合与增强技术的应用图像融合与增强技术在多个领域都有广泛的应用。
在军事领域，图像融合可以将多源图像融合为一幅图像，提高目标探测和识别能力。
在医学领域，图像增强技术可以增强医学图像的对比度和细节，从而提高医生的诊断准确度。
在环境监测领域，通过融合多种传感器的图像，可以获得更全面、更准确的环境信息，为环境监测和预警提供依据。
4. 图像融合与增强技术的挑战与展望尽管图像融合与增强技术在各个领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
首先，如何在图像融合中保持图像的细节和准确性是一个亟待解决的问题。
图像处理中的拉普拉斯金字塔图像融合方法探究在图像处理领域，图像融合是一个重要的技术，它可以将多个图像融合为一个以展示更多的信息或产生视觉上更有吸引力的效果。
其中，拉普拉斯金字塔图像融合方法是一种常用且有效的方法。
本文将探究这一方法的原理以及应用。
拉普拉斯金字塔是一种多分辨率表达方式，用于将图像分解成多个尺度的细节和低频信息。
它是由高斯金字塔和差分金字塔构成的。
高斯金字塔通过逐步进行图像的降采样得到不同分辨率的图像，而差分金字塔则通过将相邻尺度的高斯金字塔图像进行相减得到细节图像。
在拉普拉斯金字塔图像融合方法中，首先生成两个输入图像的拉普拉斯金字塔，然后将其对应层次的拉普拉斯图像按照权重进行融合得到融合后的拉普拉斯图像。
将融合后的拉普拉斯图像与输入图像的高斯金字塔进行级联重建，得到最终的融合图像。
具体来说，生成拉普拉斯金字塔的过程如下：1. 对输入图像进行一系列的高斯模糊操作，得到不同分辨率的图像。
2. 对每一层的高斯图像进行下采样操作，得到下一层次的高斯图像。
3. 将相邻尺度的高斯图像进行相减操作，得到差分图像，即为该层次的拉普拉斯图像。
在图像融合过程中，将两个输入图像的拉普拉斯金字塔进行融合，具体步骤如下：1. 对两个输入图像分别生成拉普拉斯金字塔。
2. 对每一层次的拉普拉斯图像按照一定的权重进行融合，可以使用简单的加权平均或者其他更复杂的权重计算方法。
3. 将融合后的拉普拉斯图像与输入图像的高斯金字塔进行级联重建，得到最终的融合图像。
拉普拉斯金字塔图像融合方法具有以下优势：1. 融合后的图像保留了输入图像的细节特征，使得融合图像更加清晰。
2. 融合图像的对比度得到了增强，使得视觉效果更加突出。
3. 可以使用不同的权重来控制融合图像中不同层次的细节程度，从而满足用户的需求。
拉普拉斯金字塔图像融合方法在许多领域都有广泛的应用，如全景图像拼接、虚拟现实、目标跟踪等。
还可以与其他图像处理方法结合使用，如图像融合方法、图像去噪方法等，以实现更复杂的图像处理任务。
基于多尺度变换的医学图像融合方法日期:目录•引言•多尺度变换理论•基于多尺度变换的医学图像融合算法•实验与分析•结论与展望引言03基于多尺度变换的医学图像融合方法在临床诊断中具有重要意义01医学图像融合能够提供更多诊断信息，提高诊断准确性02多尺度变换方法能够有效地提取图像的多尺度特征，增强图像的细节信息研究背景与意义010203现有的基于多尺度变换的医学图像融合方法主要集中在灰度图像的融合针对彩色医学图像的融合方法研究较少，且缺乏有效的评价标准现有方法在处理不同尺度的图像时，融合效果不佳，难以满足实际应用需求研究现状与问题研究内容与方法研究内容提出一种基于多尺度变换的医学图像融合方法，解决现有方法存在的问题，提高融合效果和诊断准确性研究方法采用多尺度变换方法对医学图像进行预处理，提取图像的多尺度特征，再利用融合算法将不同尺度的特征进行融合，得到增强后的图像多尺度变换理论多尺度变换是一种分析图像的方法，它可以在不同的尺度下提取图像的特征和信息。
通过将图像分解成不同的尺度成分，可以更好地理解和描述图像的本质特性。
数学模型多尺度变换通常采用各种数学变换方法，如傅里叶变换、小波变换、拉普拉斯金字塔等。
这些变换方法可以根据需要选择，以适应不同的应用场景和问题。
小波变换小波变换是一种常用的多尺度变换方法，它具有灵活的尺度选择和良好的方向性。
小波变换可以有效地提取图像的细节信息和边缘特征，适用于图像压缩、去噪、融合等应用。
要点一要点二拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种基于图像金字塔的变换方法，它通过不断对图像进行下采样和滤波来生成多个尺度的图像。
拉普拉斯金字塔可以有效地提取图像的边缘信息和纹理特征，适用于目标检测、图像增强等应用。
傅里叶变换傅里叶变换是一种常用的频域分析方法，它可以将图像从空间域转换到频域。
傅里叶变换可以有效地提取图像的频率特征和周期性结构，适用于图像压缩、去噪、加密等应用。
要点三医学图像特点医学图像具有较高的分辨率和复杂的背景信息，需要提取更多的特征和信息来辅助诊断和治疗。
