(完整版)基于Matlab的图像融合研究设计

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Matlab

Abstract

Digital image fusion is the technology of data fusion mainly study the images is the

different patterns of images of the same scene sensors to the same number of sensors

or images acquired at different times the same scene for a number of synthetic images

images process.The first introduced digital image integration definition,the current

development and research hot,and then discussed the integration of images of the

rules,methods and steps.Three integration algorithms and procedures given that the

PCA algorithms,pyramid image integration algorithms and algorithms based on

wavelets change procedures discussed in the final image integration technology in the

military,medical imaging and remote sensing,monitoring and control applications.

Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab

1、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。由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象。正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。

数字图像融合是图像分析的一项重要技术，该技术在数字地图拼接、全景图、虚拟现实等领域有着重要应用。虽然Photoshop等图像处现软件提供了图像处理

功能，可以通过拖放的方式进行图像拼接，但由于完全是手工操作，单调乏味，且精度不高，因此，有必要寻找一种方便可行的图像融合方法。Matlab具有强大

的计算功能和丰富的工具箱函数，例如图像处理和小波工具箱包含了大多数经典算法，并且它提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，可让用户把精力集中在算法上而不是编程上，从而能大大提高研究效率。

1.1.2手动配准与图象融合

图像融合包含图像配准和无缝合成两个部分.由于成像时受到各种变形因素的影响，得到的各幅图像间存在着相对的几何差异。图像配准是通过数学模拟来对图像间存在着的几何差异进行校正，把相邻两幅图像合成到同一坐标系下，并使得相同景物在不同的局部图像中对应起来，以便于图像无缝合成。本文采用Matlab中的cpselect、cp2tform函数完成几何配准。cpselect函数显示图像界面，

手动在两幅图像的重叠部分选取配准控制点，Matlab自动进行亚像素分析，由cp2tform函数值正重叠部分的几何差异。Matlab中的cp2tform函数能修正6种

变形，分别是图(b)：线性相似；图(c)：仿射；图(d)：投影；图(e)：多顶式；图(o：

分段线性；图(g)：局部加权平均。前4种为全局变换，后两种为局部变换，如图I所示，图(a)为修正结果；图(b)至图(g)为对应的变形。

图1-1cp2tform函数能修正的6种几何变形

图像配准之后，由于图像重叠区域之间差异的存在，如果将图像象素简单叠加，拼按处就会出现明显的拼接缝，因此需要一种技术修正待拼接图像拼接缝附近的颜色值，使之平滑过渡，实现无缝合成。传统的融合方法多是在时间域对图像进行算术运算，没有考虑处理图像时其相应频率域的变化。从数学上讲，拼接缝的消除相当于图像颜色或灰度曲面的光滑连接，但实际上图像的拼接与曲面的光滑不同，图像颜色或灰度曲面的光滑表现为对图像的模糊化，从而导致图像模糊不清。

1.1.3图象融合研究的发展现状和研究热点

在众多的图像融合技术中，基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。这类算法主要是利用人眼对局部对比度的变化比较敏感这一事实，根据一定的融合规则，在多幅原图像中选择出最显著的特征，例如边缘、线段等，并将这些特征保留在最终的合成图像中。在一幅图像的小波变换中，绝对值较大的小波系数对应于边缘这些较为显著的特征，所以大部分基于小波变换的图像融合算法主要研究如何选择合成图像中的小波系数，也就是三个方向上的高频系数，从而达到保留图像边缘的目的。虽然小波系数(高频系数)的选择对于保留图像的边缘等特征具有非常主要的作用，但尺度系数(低频系数)决定了图像的轮廓，正确地选择尺度系数对提高合成图像的视觉效果具有举足轻重的作用。

本文给出了一种基于小波变换的图像融合算法，在考虑小波系数选择规则的前提下，还重点研究了尺度系数的选择方案。小波系数的选择基于绝对值最大的原则，并对选择方案的一致性进行了验证。所谓的一致性指的是对于空间某像素点，其小波系数的选择方案应和其邻近点一致。本文设计了三种选择尺度系数的方案，并从理论上和仿真结果上对这三种方案进行了比较，选择出一种最好的方案。本文给出的算法可用于两幅图像或多幅图像的融合，从仿真结果可看出，这个算法较好地保持了图像的边缘，具有较好的视觉效果。

1.2课题设计要求

题目:几种图像融合算法的Matlab程序设计

初始条件:

1、提供实验室机房及其matlab软件；

2、提供两张同一景物不同效果的图片；

3、数字图像处理的基本理论学习。

要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求):

（1）掌握图像融合的基本原理；

（2）熟练掌握matlab软件，并利用matlab设计一程序完成以下功能；

（3）通过对图像融合原理的认识，进行实现图像融合的程序设计；

（4）用两张灰度图片进行该程序的检验，记录其结果，并对产生的结果进行比较分析；

（5）独立完成课程设计说明书。

matlab相关图形实现代码

根据数据点绘制饼图和针状图： x=[1 2 3 4 5 6]; >> subplot(2,2,1);pie(x); >> subplot(2,2,2);pie3(x); >> subplot(2,2,3);stem(x); >>subplot(2,2,4);stem3(x); 5% 10% 14% 19% 24% 29% 24% 29% 19% 5%14% 10%0 2 4 6 2 4 6 5 10 01 2 05 10

根据数据点绘制向量场图、羽状图和罗盘图： x=[1 2 3 4 5 6];y=[1 2 3 4 5 6]; u=[1 2 3 4 5 6];v=[1 2 3 4 5 6]; subplot(2,2,1);quiver(x,y,u,v); subplot(2,2,2);quiver(x,y,u,v,'r'); subplot(2,2,3);feather(u,v); subplot(2,2,4);compass(u,v); 024680 246 802468 246 80 5 10 15 2 4 6 5 10 30 210 60240 90270 120 300 150330 180

rand(m,n)产生m ×n 均匀分布的随机矩阵，元素取值在0.0~1.0。 randn 函数：产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数。 Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一个m*n 的随机项矩阵。 > theta=10*rand(1,50); %确定50个随机数theta >> Z=peaks; %确定Z 为峰值函数peaks >> x=0:0.01:2*pi;y=sin(x); %确定正弦函数数据点x.y >> t=randn(1000,1); %确定1000个随机数t >> subplot(2,2,1);rose(theta); %关于（theta ）的玫瑰花图 >> subplot(2,2,2);area(x,y); %关于(x,y)的面积图 >> subplot(2,2,3);contour(Z); %关于Z 的等值线图（未填充） >> subplot(2,2,4);hist(t); %关于t 的柱状图 5 10 30 210 60 240 90270 120300150330 18000246 -1 -0.500.5 110 20 30 40 10 2030 40-4 -2 2 4 100 200 300

matlab图像处理代码

附录ＭＡＴＬＡＢ图像处理命令　１．ａｐｐｌｙｌｕｔ　功能：在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作。语法： A = applylut(BW,lut) 举例 lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut ２．ｂｅｓｔｂｌｋ　功能：确定进行块操作的块大小。语法： siz = bestblk([m n],k) [mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例 siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50 相关命令： blkproc ３．ｂｌｋｐｒｏｃ　功能：

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320 实现图像的显式块操作。语法： B = blkproc(A,[m n],fun) B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...) 举例 I = imread('alumgrns.tif'); I2 = blkproc(I,[8 8],'std2(x)*ones(size(x))'); imshow(I) figure, imshow(I2,[]); 相关命令： colfilt, nlfilter,inline ４．ｂｒｉｇｈｔｅｎ　功能：增加或降低颜色映像表的亮度。语法： brighten(beta) newmap = brighten(beta) newmap = brighten(map,beta) brighten(fig,beta) 相关命令： imadjust, rgbplot ５．ｂｗａｒｅａ　功能：计算二进制图像对象的面积。语法： total = bwarea(BW) 举例 BW = imread('circles.tif'); imshow(BW);

数字图像处理matlab代码

一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 1、不同滤波器的频域降噪 1.1 理想低通滤波器(ILPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4)); %将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整 n2=floor(N/2); %对N/2进行取整 d0=40; %初始化d0 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 if d<=d0 %点（i,j）在通带内的情况 h=1; %通带变换函数 else %点（i,j）在阻带内的情况 h=0; %阻带变换函数 end s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示

end end s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动 s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数 subplot(1,3,3); %创建图形图像对象 imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像 title('ILPF滤波后的图像（d=40）'); 运行结果： 1.2 二阶巴特沃斯低通滤波器(BLPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2; %对n赋初值

数字图像处理MATLAB相关代码

1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J);

图像处理实例(含Matlab代码)

信号与系统实验报告——图像处理学院：信息科学与工程学院专业：2014级通信工程组长：** 组员：** 2017.01.02

目录目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)

实验一图像一的细胞计数一、实验内容及步骤将该图形进行一系列处理，计算得到途中清晰可见细胞的个数。首先，由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦，所以转为灰度图，再进行二值化化为黑白图像，得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像，为了方便计数对图像取反，这时进行一次计数，发现得到的个数远远多于实际个数，这时在进行一次中值滤波，去掉一些不清晰的像素点，剩下的应该为较为清晰的细胞个数，再次计数得到大致结果。二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number

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,,0 2n 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 l n 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 -=

matlab数字图像处理源代码

数字图像去噪典型算法及matlab实现希望得到大家的指点和帮助图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 l=imread（'C:\Documents and 桌面\1.gif'）;% 读取图像

J=imnoise(l,'gaussian',0,0.005);% 加入均值为0 ,方差为 0.005 的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(l); title(' 原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); ti tle('加入高斯噪声之后的图像’)； %采用MATLAB 中的函数filter2 对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; % 模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5 K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; % 模板尺寸为7 K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; % 模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1); ti tle(' 改进后的图像1'); subplot(2,3,4); imshow(K2); title(' 改进后的图像2'); subplot(2,3,5);imshow(K3); title(' 改进后的图像3'); subplot(2,3,6);imshow(K4); title(' 改进后的图像4');

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

本文主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1 Rentinex理论 Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温?兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。图-1 Retinex理论示意图对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为： S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （1.3.1）实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即： S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))；步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数： D(x, y)=S(x, y) *F（x, y）；步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x, y）： G(x,y)=S＇(x, y)-log(D(x, y)) ；

数字图像处理(matlab版)第八章图像融合算法

第八章图像融合算法 8.1 图像融合技术的发展过程随着科学的发展和技术的进步，采集图像数据的手段不断完善，出现了各种新的图像获取技术。如今，图像融合方法已经运用于社会的很多领域，像遥感卫星图像，光图像，红外图像，医学图像，尤其是多传感器图像融合应用以来，它已成为计算机视觉，目标识别，机器人以及军事等方面研究的重要方面。

8.2基于小波变换图像融合的基本原理如果一个图像进行L 层小波分解，我们将得到（3L ＋1）层子带，其中包括低频的基带和层的高频子带。用代表源图像，记为，设尺度系数和小波函数对应的滤波器系数矩阵分别为，则二维小波分解算法可描述为： j C 3L ,h v d D D D 和(,)f x y 0C ()x Φ()x ΨH G 与11 1 j h j j v j j d j j C HC H D GC H D HC G D GC G +++′ =??′=??′=??′=?j+1(0,1, (1) j J =?（8-1）

小波重构算法为：基于二维DWT 的融合过程如图1.1所示，ImageA 和 ImageB 代表两幅源图像A 和B ，ImageF 代表融合后的图像，具体步骤如下：（1）图像的预处理： 1h v d j j j j j C H C H G D H H D G G D G ?′′′′=+++(,1, (1) j J J =?（8-2）图8.1 基于DWT 图像融合过程

①图像滤波 ②图像配准（2）对ImageA和ImageB进行二维DWT分解，得到图像的低频和高频分量。（3）根据低频和高频分量的特点，按照各自的融合算法进行融合。（4）对以上得到的高低频分量，经过小波逆变换重构得到融合图像ImageF。 8.3 融合效果性能评价指标 8.3.1均值和标准差

数字图像处理MATLAB相关代码.

1.图像反转 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'; J=double(I; J=-J+(256-1; %图像反转线性变换H=uint8(J; subplot(1,2,1,imshow(I; subplot(1,2,2,imshow(H; 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'; subplot(2,2,1,imshow(I; title('原始图像'; axis([50,250,50,200]; axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I; subplot(2,2,2,imshow(I1; title('灰度图像'; axis([50,250,50,200];

axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]; %局部拉伸,把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3,imshow(J; title('线性变换图像[0.1 0.5]'; axis([50,250,50,200]; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]; %局部拉伸,把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4,imshow(K; title('线性变换图像[0.3 0.7]'; axis([50,250,50,200]; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'; I1=rgb2gray(I; subplot(1,2,1,imshow(I1; title('灰度图像';

基于MATLAB的图像融合算法

基于MATLAB的图像融合算法摘要图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准。并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来产生新的图像数据。这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征，同单一信息源相比，能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，最大限度的利用各种信息源提供的信息。图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层次，其中像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理和理解，它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。本文的研究工作是围绕像素级图像融合展开的，针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题，研究了多种像素级图像融合方法。本论文的主要的研究内容有：首先介绍了图像信息融合的概念、优势、发展历史和应用领域，并介绍了图像融合的三个层次及常用的空域图像融合方法,空域融合方法有像素平均法、像素最大最小法、像素加权平均法，频域融合方法包括图像的多尺度分解、图像的小波变换、基于小波变换的图像融合方法。图像的预处理有滤波（邻域平均滤波法、中值滤波法）和图像配准。最后，对于图像融合系统来说，融合图像质量的评价显得特别重要，本文探讨了图像融合质量的评价问题，总结了融合效果的主、客观评价标准，作为本课题性能分析的判断标准。关键词：图像配准；图像融合；空域融合法；小波变换；评价标准

MATLAB-based image fusion algorithm Abstract The same object gotten from different sensors can be registered spatially by mage fusion. The information advantages or the complements of all the image data can be combined to produce new image data using some fusion algorithms. The new data can describe the optimized information of the studied object. Compared with single information source, the new data can reduce or restrain the ambiguity, the incompleteness, the uncertainty and the error, which may appears in the explanation of the studied object or the environment, and make full use of the information provided by all kinds of resources. Image fusion consists of such three levels as the Pixel level，the feature level and the decision level，among which the Pixel level image fusion can Provide more abundant, accurate and reliable detailed information tha t doesn’t exist on the other levels and It is the most complicated in the whole image fusion techniques and also is the most difficult to implement in the fusion Processing techniques. this dissertation Progresses mainly around the Pixel level image fusion and proposes a variety of Pixel level image fusion techniques according to the key Problems in the Pixel level image fusion techniques. The major research and findings are as follows: First we introduce the concepts，advantages，developments and applications. Three levels of image fusion and image fusion techniques in common use are also reviewed. Airspace Image Fusion such as simple fusion method (pixel average, maximal or minimal pixel selection), Frequency-domain image fusion methods include the multiresolution image fusion techniques based on multi-scale pyramid decomposition, and the image fusion method based on wavelet transform Image Pre-processing like Filter processing (neighborhood average filter, median filtering method) and Image Registration. in the end, evaluation for fusion image is vital to fusion system. This dissertation probes into the image fusion quality assessment and deduces a set of indexes as the criteria to analyze the performances of this discussion. Keywords: Image Registration；Image Fusion；Airspace integration method；Wavelet Transform；Evaluation criteria

最常用的matlab图像处理的源代码

最常用的一些图像处理Matlab源代码 #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 #12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 1.数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f, 'notruesize'); F=fft2(f,256,256); % 快速傅立叶变换算法只能处矩阵维数为2的幂次，f矩阵不 % 是，通过对f矩阵进行零填充来调整 F2=fftshift(F); % 一般在计算图形函数的傅立叶变换时，坐标原点在 % 函数图形的中心位置处，而计算机在对图像执行傅立叶变换 % 时是以图像的左上角为坐标原点。所以使用函数fftshift进 %行修正，使变换后的直流分量位于图形的中心； figure,imshow(log(abs(F2)),[-1 5],'notruesize');

2 二维离散余弦变换的图像压缩I=imread('cameraman.tif'); % MATLAB自带的图像imshow(I); clear;close all I=imread('cameraman.tif'); imshow(I); I=im2double(I); T=dctmtx(8); B=blkproc(I,[8 8], 'P1*x*P2',T,T'); Mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',Mask); % 此处为点乘(.*) I2=blkproc(B2,[8 8], 'P1*x*P2',T',T); figure,imshow(I2); % 重建后的图像 3.采用灰度变换的方法增强图像的对比度I=imread('rice.tif'); imshow(I); figure,imhist(I); J=imadjust(I,[0.15 0.9], [0 1]); figure,imshow(J); figure,imhist(J);

matlab_数字图像处理代码

%%%%%% 求对比度%%%%%% clear; clc; [filename,pathname]=uigetfile({'*jpg;*.bmp;*.jpeg'},'load?image'); fpath=fullfile(pathname,filename); A=imread(fpath); figure(1); imshow(A); title('原图像') img=rgb2gray(A); figure(2); imshow(img); title('灰度后的'); img1=imnoise(img,'salt & pepper',0.05); %加入椒盐躁声 figure(3); imshow(img1); title('椒盐后的图像'); %%% K近邻域滤椒盐噪声%%% 3*3 %%% 找出与f（i，j）相近的像素值这里利用做差排序找出AAAA1=img1; AAAA1=double(AAAA1); %%%得到椒盐噪声图像 [m,n]=size(AAAA1); for i=2:m-1 for j=2:n-1 ASD1=[AAAA1(i-1,j-1) AAAA1(i-1,j) AAAA1(i-1,j+1) ... AAAA1(i,j-1) AAAA1(i,j) AAAA1(i,j+1) ... AAAA1(i+1,j-1) AAAA1(i+1,j) AAAA1(i+1,j+1)]; aa=ASD1; %%随机设定的一个数组 b=AAAA1(i,j); %%取参照值 a=aa(:); %%将给定数组化为一维的

ab=(a(:)-b)'; %%将数组a与b做差abc=abs(ab); abc=sort(abc); %%差值取绝对值并排序 [as1 as11] =find(abs((a(:)-b))==abc(1,1)); as=[as1 as11]; if ~isempty(abc(abc(:)~=abc(1,1))) if ~isempty(abc) abc1=abc(abc(:)~=abc(1,1)); [as2 as22]=find(abs((a(:)-b))==abc1(1,1)); as=[as1 as11;as2 as22]; end end if ~isempty(abc1(abc1(:)~=abc1(1,1))) if ~isempty(abc1) abc2=abc1(abc1(:)~=abc1(1,1)); [as3 as33]=find(abs((a(:)-b))==abc2(1,1)); as=[as1 as11;as2 as22;as3 as33]; end end if ~isempty(abc2(abc2(:)~=abc2(1,1))) if ~isempty(abc2) abc3=abc2(abc2(:)~=abc2(1,1)); [as4 as44]=find(abs((a(:)-b))==abc3(1,1)); as=[as1 as11;as2 as22;as3 as33;as4 as44]; end end

基于MATLAB的图像融合算法

MATLAB-based image fusion algorithm Abstract The same object gotten from different sensors can be registered spatially by mage fusion. The information advantages or the complements of all the image data can be combined to produce new image data using some fusion algorithms. The new data can describe the optimized information of the studied object. Compared with single information source, the new data can reduce or restrain the ambiguity, the incompleteness, the uncertainty and the error, which may appears in the explanation of the studied object or the environment, and make full use of the information provided by all kinds of resources. Image fusion consists of such three levels as the Pixel level，the feature level and the decision level，among which the Pixel level image fusion can Provide more abundant, accurate and reliable detailed information that doesn’t exist o n the other levels and It is the most complicated in the whole image fusion techniques and also is the most difficult to implement in the fusion Processing techniques. this dissertation Progresses mainly around the Pixel level image fusion and proposes a variety of Pixel level image fusion techniques according to the key Problems in the Pixel level image fusion techniques. The major research and findings are as follows: First we introduce the concepts，advantages，developments and applications. Three levels of image fusion and image fusion techniques in common use are also reviewed. Airspace Image Fusion such as simple fusion method (pixel average, maximal or minimal pixel selection), Frequency-domain image fusion methods include the multiresolution image fusion techniques based on multi-scale pyramid decomposition, and the image fusion method based on wavelet transform Image Pre-processing like Filter processing (neighborhood average filter, median filtering method) and Image Registration. in the end, evaluation for fusion image is vital to fusion system. This dissertation probes into the image fusion quality assessment and deduces a set of indexes as the criteria to analyze the performances of this discussion. Keywords: Image Registration；Image Fusion；Airspace integration method；Wavelet Transform；Evaluation criteria

(完整版)基于Matlab的图像融合研究设计

matlab相关图形实现代码

matlab图像处理代码

数字图像处理matlab代码

数字图像处理MATLAB相关代码

图像处理实例(含Matlab代码)

MATLAB图像融合

matlab数字图像处理源代码

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

数字图像处理(matlab版)第八章 图像融合算法

数字图像处理MATLAB相关代码.

基于MATLAB的图像融合算法

最常用的matlab图像处理的源代码

matlab_数字图像处理代码

基于MATLAB的图像融合算法

数字图像处理(matlab版)第八章图像融合算法