图像融合及应用ppt课件
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《ENVI培训教程》课件
方法：利用ENVI软件对遥感数据进行处理和分析，提取森林资源信息，如森林覆 盖率、森林类型、森林健康状况等。
结果：通过对森林资源遥感监测，可以及时发现森林资源变化情况，为森林保护 和管理提供科学依据。
案例背景：某地区水资源短缺，需要监测水资源分布情况 应用ENVI软件：利用遥感技术，获取水资源分布数据 数据处理：对遥感数据进行预处理，包括几何校正、辐射校正等
分析结果：通过ENVI软件分析，得到水资源分布图，为水资源管理提供依据
汇报人：
2007年，ENVI软件被美 国Exelis公司收购
2015年，ENVI软件被美 国Harris公司收购
2019年，ENVI软件被美 国Maxar公司收购
2020年，ENVI软件被美 国Maxar公司收购
遥感数据处理：提供多种遥 感数据处理工具，如图像增 强、几何校正等
地理信息系统集成：支持与 GIS软件的集成，实现遥感数 据的空间分析
PART THREE
数据获取：从卫星、飞机等获取遥感图像 数据预处理：对图像进行几何校正、辐射校正等 数据分类：根据图像特征进行分类，如土地利用、植被覆盖等 数据分析：对分类结果进行分析，提取有用信息 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示 数据应用：将分析结果应用于实际领域，如环境监测、城市规划等
数据处理：ENVI数据处理能力强， ArcGIS数据处理能力较弱
添加标题
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操作界面：ENVI界面简洁， ArcGIS界面复杂，功能强大
添加标题
添加标题
应用领域：ENVI广泛应用于遥感 数据处理，ArcGIS广泛应用于地 理信息系统管理
功能对比：ENVI专注于遥感数据 处理，IDL则更侧重于科学计算和 数据分析
,
结果：通过对森林资源遥感监测，可以及时发现森林资源变化情况，为森林保护 和管理提供科学依据。
案例背景：某地区水资源短缺，需要监测水资源分布情况 应用ENVI软件：利用遥感技术，获取水资源分布数据 数据处理：对遥感数据进行预处理，包括几何校正、辐射校正等
分析结果：通过ENVI软件分析，得到水资源分布图，为水资源管理提供依据
汇报人：
2007年，ENVI软件被美 国Exelis公司收购
2015年，ENVI软件被美 国Harris公司收购
2019年，ENVI软件被美 国Maxar公司收购
2020年，ENVI软件被美 国Maxar公司收购
遥感数据处理：提供多种遥 感数据处理工具，如图像增 强、几何校正等
地理信息系统集成：支持与 GIS软件的集成，实现遥感数 据的空间分析
PART THREE
数据获取：从卫星、飞机等获取遥感图像 数据预处理：对图像进行几何校正、辐射校正等 数据分类：根据图像特征进行分类，如土地利用、植被覆盖等 数据分析：对分类结果进行分析，提取有用信息 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示 数据应用：将分析结果应用于实际领域，如环境监测、城市规划等
数据处理：ENVI数据处理能力强， ArcGIS数据处理能力较弱
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操作界面：ENVI界面简洁， ArcGIS界面复杂，功能强大
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应用领域：ENVI广泛应用于遥感 数据处理，ArcGIS广泛应用于地 理信息系统管理
功能对比：ENVI专注于遥感数据 处理，IDL则更侧重于科学计算和 数据分析
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数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
医学图像处理PPT
医学图像处理PPT
医学图像处理是利用计算机软、硬件技术对医学图像进行处理和分析的一门 跨学科技术，广泛应用于医学研究、临床诊断和治疗等领域。
医学图像处理的定义和作用
医学图像处理是对医学图像进行数字化、分析和增强的过程，以提取有用的信息以辅助医疗决策、疾病诊断和 治疗策略制定。
常用的医学图像处理方法
使用X射线、超声波、磁共振等设备对 患者进行图像扫描和采集。
图像存储和传输
采用DICOM等标准格式进行图像存储和 传输，便于医疗信息交流和共享。
图像分割
图像分割是将医学图像中的区域进行分离和提取，以便进行进一步的特征分析和量化测量。
医学图像的特征提取
通过计算和分析医学图像中的特征，如纹理、形状和灰度分布等，以辅助疾 病诊断和治疗。
图像数字化
将医学图像从模拟信号转换为数字信号，便于存储和处理。
图像滤波和去噪
使用滤波器去除图像中的噪声，提高图像质量和可读性。
图像增强和锐化
通过调整图像的对比度、亮度和边缘等特征，使图像更清晰、细节更突出。
图像的数字化和采集
1
图像数字化过程2Βιβλιοθήκη 将采集到的模拟信号转换为数字信号，
并存储在计算机中。
3
图像采集设备
基于机器学习的医学图像处理
利用机器学习和深度学习算法对医学图像进行自动分类、分割和诊断，提高 疾病检测的准确性和效率。
医学图像配准
医学图像配准是将不同时间点或不同模态的医学图像进行对齐和匹配，以便 进行病变追踪和治疗效果评估。
医学图像的三维重建
通过将多个二维图像叠加和融合，以重建出患者的三维解剖结构，提供更全面的信息。
图像在PPT课件制作中的应用
付晓艳沈阳市艺术幼儿师范学校本文对图像在PPT课件中的应用进行研究，把图像定义为图片、照片和插图。
在PPT课件设计中图像对于传达信息具有强大的作用。
图像是直观化呈现教学内容的重要元素，能准确地传达信息内容，减少信息传递的损耗，好的图像会让受众者产生身临其境的感觉。
所以教师在制作过程中，合理应用图像，掌握图像美化的技巧，会让课堂更加精彩。
在“互联网+教育”的环境下，很多教师都在应用Power Point制作课件，一个优秀的PPT课件除了具有良好的课程素材之外，还要求设计者对素材进行巧妙的应用。
在PPT课件制作中，图像的应用是一个非常重要的环节，掌握图像美化处理技巧，让其适合页面的整体布局，做到视觉上美观大方，传递信息准确无误，可让枯燥、不易理解的教学内容变得生动精彩易于掌握。
美化图片的技巧1.使用图像艺术效果简化图片的美化过程PowerPoint2010软件增加了22种艺术效果，大大改进了PPT处理图像的处理能力，其中很多效果可以与Photoshop效果媲美。
之前需要粉笔画、铅笔画或者其他影印效果时，都需要一些专业的软件通过滤镜来达到所需的效果，但Power Point2010提供的艺术效果完全可以提供这种效果需求。
2.使用图像样式效果PowerPoint提供28种预设图片版式，6个系列的图片效果，每种图片效果又分出很多种类。
添加适当的样式效果的图像，会使课件画面更加精致，增强艺术性。
比如，柔化图片边缘，可以让图片边缘逐渐消失，与背景融合；映像效果可以设置图片的倒影。
不过有些样式要慎用，如棱台形椭圆、松散透视还有柔化边缘椭圆等，都会对图像信息造成一定的删减或弱化。
处理图像边框的技巧给图像添加边框，是一种简单易行、不影响图像信息的修饰方法。
配合阴影或倒影的效果，可以调节图像的单调程度。
图片的边框设置，包括颜色、粗细及线型，可以调整线条的链接方式和线头的形状设置。
除了使用软件预设的边框效果外，制作者还可以通过自绘图形的层叠制作出多种边框效果。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
矩阵在数字图像处理中的应用ppt课件.ppt
优点：1.使得采集很少一部分数据并且从这些少量数据中重构出更大量信 息的想法变成可能，突破了奈奎-斯特采样定理的限制；
2.抛弃了当前信号采样中的冗余信息，直接从连续时间信号变换成 压缩样本，恢复信号所需要的优化算法常常是一个已知稀疏信号的欠定线性 逆问题
A：CS理论的架构
测量矩阵A对信号x进行“测量”，
得到测量向量y，x为离散信号，
A= 为 m n 测量矩阵，且
m n 为m，x的长度为n，m n
这样实 现了对信号x的压缩
，y=A.x，y的长度
CS的概要图
1.信号可以进行压缩的条件 K-稀疏：长度为n的离散信号x，若x中含有k个不为零的分量，并且有
k n ，则信号x为K-稀疏；
近似稀疏： 信号y偏离信号x很小的常数，即 y x ，y是近似稀疏；
(2)以颜色矢量为基准 ，P在图像中按(1)的搜索方式，找到第一个未被分类到 相应颜色类的像素，O p,q,1 p L,1 q M，根据颜色相似判别准则来判断该 类颜色的像素是否与 P是一类；若相似，该点归类为该色类中，并在矩阵S
中相应位置做标记：S p , q c
(3)不断重复步骤（2）过程，知道图像中的所有未被归类的像素均得到比较， 结束第一类颜色的分类过程，完成一下赋值：
DCT（K-L变换） 二维DCT定义如下：设 f(x, y)为M×N的数字图像矩阵，则
F(u,v) 2 M1N1 f (x, y)C(u)C(v) cos(2x 1)u cos(2 y 1)vMN xFra bibliotek y02M
2N
式中： x, u=0, 1, 2, …, M－1； y, v=0, 1, 2, …, N－1。 二维DCT逆变换定义如下：
3.各颜色空间比较表
2.抛弃了当前信号采样中的冗余信息，直接从连续时间信号变换成 压缩样本，恢复信号所需要的优化算法常常是一个已知稀疏信号的欠定线性 逆问题
A：CS理论的架构
测量矩阵A对信号x进行“测量”，
得到测量向量y，x为离散信号，
A= 为 m n 测量矩阵，且
m n 为m，x的长度为n，m n
这样实 现了对信号x的压缩
，y=A.x，y的长度
CS的概要图
1.信号可以进行压缩的条件 K-稀疏：长度为n的离散信号x，若x中含有k个不为零的分量，并且有
k n ，则信号x为K-稀疏；
近似稀疏： 信号y偏离信号x很小的常数，即 y x ，y是近似稀疏；
(2)以颜色矢量为基准 ，P在图像中按(1)的搜索方式，找到第一个未被分类到 相应颜色类的像素，O p,q,1 p L,1 q M，根据颜色相似判别准则来判断该 类颜色的像素是否与 P是一类；若相似，该点归类为该色类中，并在矩阵S
中相应位置做标记：S p , q c
(3)不断重复步骤（2）过程，知道图像中的所有未被归类的像素均得到比较， 结束第一类颜色的分类过程，完成一下赋值：
DCT（K-L变换） 二维DCT定义如下：设 f(x, y)为M×N的数字图像矩阵，则
F(u,v) 2 M1N1 f (x, y)C(u)C(v) cos(2x 1)u cos(2 y 1)vMN xFra bibliotek y02M
2N
式中： x, u=0, 1, 2, …, M－1； y, v=0, 1, 2, …, N－1。 二维DCT逆变换定义如下：
3.各颜色空间比较表
图像匹配ppt课件
34
张立华等将待匹配的两个二维点集分别转化成为一个n维空 间中的向量, 对这两个向量中的各元素进行简单的排序来解 决点集匹配问题。
田原等通过建立一种图像点集间距离的描述方法，提出基 于点集不变性匹配的目标检测与识别方法。
舒丽霞等用Hausdorff 距离对两特征点集进行匹配, 得到点 集间的仿射变换关系。
一般来说特征匹配算法可分为四步: ➢ 1.特征提取; ➢ 2.特征描述; ➢ 3.特征匹配； ➢ 4.非特征像素之间的匹配。
9
基于特征的配准步骤
在特征匹配前，首先要从两幅图像中提取灰度变化明显的 点、线等特征形成特征集。
在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能的将 存在匹配关系的特征对选择出来。
MM
S i, j (m, n) T (m, n)
P
m1 n1
MM
MM
[S i, j (m, n)]2
[T (m, n)]2
m1 n1
m1 n1
根据施瓦兹不等式，0 P 1 ，并且在 S i, j (m, n) T (m, n)
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不同图像的P值
介于0和1之间，很难达到理想值。根据经验取某个阈值P0， 如果P> P0，则匹配成功； P< P0，则匹配失败。
原始影像作为金字塔影像的底层。
7
金字塔影像匹配的步骤
第一步：顶层的匹配，得到一个平移初始值 。 第二步：根据平移初始值乘以n得到第二层平移量初始值，
在它m×m个像元的邻域内进行模板匹配。 第三步：根据第二层匹配值乘以n得到第三层平移量初始值，
再进行一次模板匹配。 如果影像尺寸不是特别大，可以只用两层金字塔。
3
配准方法分类
张立华等将待匹配的两个二维点集分别转化成为一个n维空 间中的向量, 对这两个向量中的各元素进行简单的排序来解 决点集匹配问题。
田原等通过建立一种图像点集间距离的描述方法，提出基 于点集不变性匹配的目标检测与识别方法。
舒丽霞等用Hausdorff 距离对两特征点集进行匹配, 得到点 集间的仿射变换关系。
一般来说特征匹配算法可分为四步: ➢ 1.特征提取; ➢ 2.特征描述; ➢ 3.特征匹配； ➢ 4.非特征像素之间的匹配。
9
基于特征的配准步骤
在特征匹配前，首先要从两幅图像中提取灰度变化明显的 点、线等特征形成特征集。
在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能的将 存在匹配关系的特征对选择出来。
MM
S i, j (m, n) T (m, n)
P
m1 n1
MM
MM
[S i, j (m, n)]2
[T (m, n)]2
m1 n1
m1 n1
根据施瓦兹不等式，0 P 1 ，并且在 S i, j (m, n) T (m, n)
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不同图像的P值
介于0和1之间，很难达到理想值。根据经验取某个阈值P0， 如果P> P0，则匹配成功； P< P0，则匹配失败。
原始影像作为金字塔影像的底层。
7
金字塔影像匹配的步骤
第一步：顶层的匹配，得到一个平移初始值 。 第二步：根据平移初始值乘以n得到第二层平移量初始值，
在它m×m个像元的邻域内进行模板匹配。 第三步：根据第二层匹配值乘以n得到第三层平移量初始值，
再进行一次模板匹配。 如果影像尺寸不是特别大，可以只用两层金字塔。
3
配准方法分类
医学图像配准和融合
• 目的：将多种成像模式或同一种模式得到的多幅 图像综合分析，更好的了解组织情况
• 解决的问题：几幅图像的严格对齐
6
几幅图像信息综合的结果称作图像的融合（image fusion）。 利用图像融合技术，将多种图像结合起来，利用各自的信
息优势，在一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息， 使人体内部的结构、功能等多方面的状况通过影像反映出 来，从而更加直观地提供人体解剖、生理及病理等信息。 图像配准技术是图像融合的先决条件
y' y
矩阵公式：
x' 1 0 px 1* x 0 * y p *1 x p
21
刚体变换
物体内部两点间的距离和角度保持不变 医学图像配准在大多数情况下是采用刚体变换模型。 人体的很多组织可以近似为刚体，如骨头、由颅骨固定 的大脑等 刚体变换：平移、旋转
22
① 二维刚体变换：沿x轴平移：
从（x,y)变到新坐标系（x’,y’)
变换公式：
x' x p
其中x’与y’是平移后的结果
11
单模配准的典型应用：
（1） 不同MR加权像间的配准
T1 加权像 T2 加权像 不同组织表现不同强度 质子密度加权像
信息互补
（2） 电镜图像序列的配准
不同时间采集的多幅图像 （时间序列图像）
研究生长现象
粒子移动，形态变化
12
单模配准的典型应用：
（3） fMRI图像序列的配准
时间序列图像，大脑活动会产生氧摄取量和血流间的不平衡
15
不同对象的图像配准
典型正常图像
是否出现异常
被试图像 对比
疾病的典型图像
是否属于同类
难点：不同对象形状、大小、位置差异
• 解决的问题：几幅图像的严格对齐
6
几幅图像信息综合的结果称作图像的融合（image fusion）。 利用图像融合技术，将多种图像结合起来，利用各自的信
息优势，在一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息， 使人体内部的结构、功能等多方面的状况通过影像反映出 来，从而更加直观地提供人体解剖、生理及病理等信息。 图像配准技术是图像融合的先决条件
y' y
矩阵公式：
x' 1 0 px 1* x 0 * y p *1 x p
21
刚体变换
物体内部两点间的距离和角度保持不变 医学图像配准在大多数情况下是采用刚体变换模型。 人体的很多组织可以近似为刚体，如骨头、由颅骨固定 的大脑等 刚体变换：平移、旋转
22
① 二维刚体变换：沿x轴平移：
从（x,y)变到新坐标系（x’,y’)
变换公式：
x' x p
其中x’与y’是平移后的结果
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单模配准的典型应用：
（1） 不同MR加权像间的配准
T1 加权像 T2 加权像 不同组织表现不同强度 质子密度加权像
信息互补
（2） 电镜图像序列的配准
不同时间采集的多幅图像 （时间序列图像）
研究生长现象
粒子移动，形态变化
12
单模配准的典型应用：
（3） fMRI图像序列的配准
时间序列图像，大脑活动会产生氧摄取量和血流间的不平衡
15
不同对象的图像配准
典型正常图像
是否出现异常
被试图像 对比
疾病的典型图像
是否属于同类
难点：不同对象形状、大小、位置差异
第15章 多光谱图像融合技术与
(b)改善图像的空间分辨率，增加光谱信息的含量， 为改善检测/分类/理解/识别性能获取补充的图像信息；
(c)通过不同时刻的图像序列融合来检测场景/目标的 变化情况；
(d)通过融合多个二维图像产生具有立体视觉的三维 图像，可用于三维重建或立体摄影、测量等；
(e)利用来自其它传感器的图像来替代/弥补某一传感 器图像中的丢失/故障信息。
j)
ij
ij
融合结果
原始微光
原始红外
加权平均
基于Laplace金字塔分解
融合结果
原始微光
原始红外
基于低通比率金字塔分解
基于小波变换
融合结果
4. 彩色图像融合
(1) 直接映射法 (2) TNO融合法 (3)MIT融合法 (4) 基于空间色彩传递的图像融合方法 (5)基于空间色彩传递的图像融合方法
多光谱图像融合的基本方法
像素级融合 特征级融合 决策级融合
1. 加权融合
设A(x,y)和B(x,y)分别为两幅图像A和B的 像素点，经融合后得到的融合结果图像为 F(x,y)，那么对源图像的像素灰度值加权 融合的过程可以表示为：
F(x, y) wA A(x, y) wBB(x, y)
第15章 多光谱图像融合技术与 系统
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
多光谱图像融合的概念
冗余信息
图像传感器A
图像传感器B
互补信息
多光谱图像融合是为了克服单一光谱成像系统 图像信息不够丰富的缺点，利用不同光谱图像 的冗余特性和互补特性重新进行信息组合，获 得能反映各种光谱特点的图像的过程。
(c)通过不同时刻的图像序列融合来检测场景/目标的 变化情况；
(d)通过融合多个二维图像产生具有立体视觉的三维 图像，可用于三维重建或立体摄影、测量等；
(e)利用来自其它传感器的图像来替代/弥补某一传感 器图像中的丢失/故障信息。
j)
ij
ij
融合结果
原始微光
原始红外
加权平均
基于Laplace金字塔分解
融合结果
原始微光
原始红外
基于低通比率金字塔分解
基于小波变换
融合结果
4. 彩色图像融合
(1) 直接映射法 (2) TNO融合法 (3)MIT融合法 (4) 基于空间色彩传递的图像融合方法 (5)基于空间色彩传递的图像融合方法
多光谱图像融合的基本方法
像素级融合 特征级融合 决策级融合
1. 加权融合
设A(x,y)和B(x,y)分别为两幅图像A和B的 像素点，经融合后得到的融合结果图像为 F(x,y)，那么对源图像的像素灰度值加权 融合的过程可以表示为：
F(x, y) wA A(x, y) wBB(x, y)
第15章 多光谱图像融合技术与 系统
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
多光谱图像融合的概念
冗余信息
图像传感器A
图像传感器B
互补信息
多光谱图像融合是为了克服单一光谱成像系统 图像信息不够丰富的缺点，利用不同光谱图像 的冗余特性和互补特性重新进行信息组合，获 得能反映各种光谱特点的图像的过程。
图像融合技术
对任意 L R 上的二维矩阵
2
A am, n m,nZ
a 2 m, n 满足：m,nZ
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基于多分辨图像融合的实现
定义如下算子为
H r Am, n H C Am, n Gr Am, n GC Am, n 1
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分类
预处理 图像
特征提取
图像分类
应用
像素级 图 像 融 合
特征级 图 像 融 合
决策级 图 像 融 合
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分类
像素级融合
像素级融合中有空间域算法和变换域算法，空 间域算法中又有多种融合规则方法，如逻辑滤
波法，灰度加权平均法，对比调制法等；变换
域中又有金字塔分解融合法，小波变换法。其 中的小波变换是当前最重要，最常用的方法。
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应用
图像融合技术广泛应用于各个领域： 如医学、军事等。
医 疗 应 用
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军事应用
海湾战争中发挥很好作战性 能的“LANTIRN”吊舱就是一 种图像融合系统。是一种用 于飞行战斗机的低空红外夜 视目标侦测系统。
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远程遥感应用
LANDSAT项目工作组 LANDSAT采集的图像 LANDSAT发射火箭
Company Logo
分类
决策级融合
决策级融合主要在于主观的要求，同样也有一些
规则，如贝叶斯法，D-S证据法和表决法等。
融合算法常结合图像的平均值、熵值、标准 偏差、平均梯度；平均梯度反映了图像中的微小 细节反差与纹理变化特征，同时也反映了图像的 清晰度。目前对图像融合存在两个问题：最佳小 波基函数的选取和最佳小波分解层数的选取。
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Focus on right part
Focus on left part
28
Image taken using auto focus function
Fused image
二、图像融合简介
3、图像融合的基本流程
图像1 图像2 图像n
图像预处理
特征提取 图像配准
融合 评价
结果
29
主要内容
信息融合概述 图像融合简介 图像配准方法 图像融合方法 融合效果评价
1
2
3
4
5
6
主要内容
信息融合概述 图像融合简介 图像配准方法 图像融合方法 融合效果评价
7
主要内容
信息融合概述 图像融合简介 图像配准方法 图像融合方法 融合效果评价
8
一、信息融合概述
1. 什么是信息融合(information Fusion)？
数据融合技术是随雷达信息处理及C3I系统的发展而发展起来的。它
对各种数据源进行综合、过滤、相关、识别和融合，得出战场态势图、进 行态势威胁与判别，制定出作战行动方案，供指挥员决策参考。数据融合 的过程就是各种信息源处理、控制及决策的一体化过程。
C3I ——Command（指挥），Control（控制）、Communication（通信）， intelligence （情报）。Ｃ3I系统，1953年首先在美国研制和建立，由于其对提高 军队指挥效能和作战能力具有重要作用，因而受到世界各国高度重视 。
电视图像(TV/Visible Image) 红外/紫外图像(Infrared /UV Image)
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR) 超声图像(Ultrasonic Image) 核磁共振(Magnetic resonance imaging,MRI) X-RAY,CT,PET 因此，红外图像融合包括与不同成像传感器图像的融 合，及不同波段的红外图像的融合。
30
Multi-modality Registration Examples
16
一、信息融合概述
4. 图像融合的应用领域
近年来，图像融合(Image Fusion) 技术得到迅猛发展， 在遥感探测、安全导航、医学图像分析、反恐检查、 环境保护、交通监测、清晰图像重建、灾情检测与预 报等领域都有着重大的应用价值。
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一、信息融合概述
医学图像分析：
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一、信息融合概述
医学图像分析：
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国内出版物
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参考书
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国内出版物
[1]覃征等,数字图像融合,西安交通大学出版社,2005年
[2]张永生等,天基多源遥感信息融合—理论算法与应用系统,科学出版 社 ,2005 [3]韩崇昭等,多源信息融合,清华大学出版社,2006
[4]那彦,焦李成等,基于多分辨分析理论的图像融合方法(研究生系列教 材),西安电子科技大学出版社,2007 [5]李振华等,图像融合—理论与应用,高等教育出版社,2007 [6] 胡良梅等,基于信息融合的图像理解方法研究,合肥工业大学 出版 社,2007. [7]郭雷,李晖晖等,图像融合,电子工业出版社,2008 [8] 刘卫光等,图像信息融合与识别,电子工业出版社,2008
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一、信息融合概述
Surveillance and Targeting
Satellites
Navigation
Guidance/Detection Systems 21
主要内容
信息融合概述 图像融合简介 图像配准方法 图像融合方法 融合效果评价
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二、图像融合简介
1、不同成像传感器图像的融合
C4I——C3I+Computers
9一、信息融合概述源自2. 什么是图像融合？图像融合(Image Fusion)是用特定的算法将两幅或 多幅图像综合成一幅新的图像。融合结果由于能利用 两幅(或多幅) 图像在时空上的相关性及信息上的互补 性，并使得融合后得到的图像对场景有更全面、清晰 的描述，从而更有利于人眼的识别和机器的自动探测。
冗余信息
图像传感器A
图像传感器B
互补信息
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一、信息融合概述
3. 图像融合技术的研究现状及发展
起源：20世纪70年代初 20世纪70年代初，美国研究机构发现，利用计算机技 术对多个独立的连续声纳信号进行融合后，可以自动 检测出敌方潜艇的位置。这一尝试使得信息融合作为 一门独立的技术首先在军事应用中得到青睐。
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二、图像融合简介
2、图像融合的层次（或级）
① 像素（pixels)级融合 ——对应像素的融合。
② 特征(Feature)级融合 ——对应特征的融合
③ 决策(decision-making)级融合 ——在①、 ②级基础上，通过分类、识别和综合
评价，进行的最后决策。
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二、图像融合简介
图像1 图像2 图像n
图像配准 融合 评价 结果
像素级融合
图像1 图像2 图像n
特征提取 图像配准
融合 评价 结果
特征级融合
图像1 图像2 图像n
特征提取 特征识别
融合 评价 结果
决策级融合 25
二、图像融合简介
可见光图像
远红外图像
融合结果一
融合结果二
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二、图像融合简介
可见光图像
红外图像
融合结果一
融合结果二
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二、图像融合简介
PET
CT
Fused image
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一、信息融合概述
遥感遥测
遥感遥测： Spatial
+ Spectral
panchromatic & high geometric resolution
multi-/hyperspectral & high geometric resolution
multi-/hyperspectral image & low geometric resolution
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一、信息融合概述
3. 图像融合技术的研究现状及发展
发展：20世纪80年代－20世纪末 20世纪80年代后，对信息融合技术的研究更加活 跃；国际上，关于信息融合的专著论文等数量可 观；图像融合在军事和民用等诸多领域得到广泛 的应用。
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一、信息融合概述
3. 图像融合技术的研究现状及发展
完善：20世纪末－今 由于其研究领域覆盖范围的广泛性、多传感器数据 形式的多样性以及融合处理的多样性和复杂性，信 息融合理论至今尚未形成系统的理论框架和有效的 通用融合模型和算法。大部分研究工作都是针对特 定应用领域的问题来展开的。