图像融合及应用
无人机图像融合技术与应用
无人机图像融合技术与应用随着无人机技术的发展和普及，无人机在农业、林业、测绘、公安等领域得到越来越广泛的应用。
无人机的优点在于可以飞越地面障碍物进行高空悬停、低空作业，能够采集目标区域的一系列数据信息。
然而，通过单一影像或传感器所获取的信息有时并不能满足实际需要，这时需要将多种数据融合起来实现更加完整的目标信息。
无人机图像融合技术便应运而生，成为了无人机应用中十分重要的一部分。
无人机图像融合技术是将不同源、不同角度、不同分辨率的多幅图像进行相互纠正、配准、叠加和融合，产生具有更高分辨率、更大场景范围、更多信息的图像。
这种技术可以充分发挥各类传感器的优势，将多个传感器获取的数据信息拼接起来，实现目标位置的高精度定位、识别、检测等目的。
由于无人机图像融合技术在农业、林业、测绘、公安等领域广泛应用，下面分别举几个例子进行说明。
农业领域在农业生产中，无人机图像融合技术可以结合植保机的喷雾系统，实现对农作物进行信息采集和光谱分析，如红外图像可用于检测作物叶片水分情况。
同时，无人机图像也可用于进行农田土地利用和产量预测。
林业领域在林业中，无人机图像可用于森林资源调查、植被分类、森林火灾监测等。
通过采集空中图像，可以对森林的覆盖范围、类型和林冠高进行精确获取，根据融合后的图像可以发现光吸收与反射性质的不同，更准确的识别森林火灾。
测绘领域在测绘领域中，无人机图像融合技术能够获得更为精确的地面高分辨率图像，可以便捷地检测变形、裂缝等。
同时，还可以结合数字高程模型（DEM）和数码地图，对地图进行升级。
公安领域在公安领域，无人机图像融合技术可以用于监控、识别和追踪犯罪嫌疑人等方面。
在处理犯罪现场难以收集证据的情况下，可以通过无人机图像和摄像头收集和呈现更多的证据信息。
无人机图像融合技术虽然在多个领域都有应用，但是技术的发展还存在一些难点和挑战。
一方面，图像质量和影像分辨率的矛盾仍然存在；另一方面，由于数据量的增加、处理速度变慢、后续的数据存储获取等问题，急需针对不同领域的应用开发出高效、快速的数据处理和管理系统。
多源遥感图像融合及应用研究
多源遥感图像融合及应用研究近年来，随着遥感技术不断发展，遥感数据的获取和处理也越来越方便，多源遥感图像融合成为热门研究课题之一。
本文将对多源遥感图像融合及应用进行探讨。
一、多源遥感图像融合的概念和优势多源遥感图像融合是指将来自不同传感器或不同时间、角度等的遥感图像融合起来形成更高质量、更丰富信息的图像。
其目的是提高遥感图像的观测精度、增强遥感图像的信息量，使其能够更准确地应用于各种领域。
与单一遥感图像相比，多源遥感图像融合具有如下优势：1.提高地物辨识度：不同类型的传感器获得的数据包含不同的信息，如高分辨率遥感图像中含有更多细节信息，而多光谱遥感图像则更适合提取地物特征。
通过将这两种不同类型的遥感图像融合起来，可以提高地物分类的准确度和辨识度。
2.扩展空间维度：同一地区不同时间点或不同角度的遥感图像可以提供不同的信息，通过融合这些图像可以获得更全面、更准确的地物信息，扩展空间维度。
3.提高目标检测能力：融合多个传感器获取的遥感图像，可以获得更多的信息，提高目标检测的准确性和召回率。
4.降低云、雾、阴影等遥感干扰：在某些季节或地区，遥感图像常常受到云、雾、阴影等气候因素的影响，严重影响遥感图像的质量和应用。
通过融合不同的遥感图像可以降低这些气象条件的影响，提高遥感图像的质量和内容。
二、多源遥感图像融合的方法多源遥感图像融合的主要方法包括：1.基于点或线的融合方法，是一种传统的遥感图像融合方法。
其思想是在两幅遥感图像之间建立映射关系，并根据两幅图像中的相同点或线进行匹配，然后生成新的融合图像。
2.基于像元的融合方法，将各个传感器收集的遥感图像分别按照其相应的波段进行分割，然后分别进行标准化处理，最后再对分割和标准化后的图像进行像元级别的融合。
3.基于小波变换的融合方法，是一种新兴的遥感图像融合方法。
其基本思想是利用小波变换分解原始图像，选择适当的小波系数，对多源遥感图像进行重构，得到最终的融合图像。
医学影像诊断中的数据融合方法使用教程
医学影像诊断中的数据融合方法使用教程导语：随着医学影像技术的发展和进步，医学影像诊断在临床实践中扮演着重要的角色。
然而，由于医学影像技术的限制和局限性，单一的影像无法提供全面准确的诊断信息。
为解决这一问题，数据融合方法在医学影像诊断中被广泛应用。
本文将介绍医学影像诊断中常用的数据融合方法及其使用教程。
一、数据融合方法的概述数据融合是指将来自不同来源或不同模态的数据进行整合和组合，以增加信息量、提高准确性和可靠性的一种技术方法。
在医学影像诊断中，数据融合方法可以将先进的图像处理技术与不同类型的医学影像进行结合，从而实现更准确、全面的诊断结果。
常见的数据融合方法包括以下几种：1. 图像融合（Image Fusion）：将来自不同模态的医学影像进行融合，生成一幅包含多种信息的合成影像。
常用的图像融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
2. 数据融合（Data Fusion）：将来自不同来源的医学影像和其他临床数据进行融合，以获取全面的信息。
数据融合可以包括文本数据、数字数据和图形数据等。
3. 强化学习融合（Reinforcement Learning Fusion）：使用增强学习算法对医学影像进行学习和融合，以获取更准确的诊断结果。
二、图像融合方法的使用教程图像融合是医学影像诊断中常用的数据融合方法之一，下面将介绍图像融合方法的使用教程。
1. 确定融合需求：首先需要确定何种类型的医学影像需要进行融合，例如CT和MRI影像的融合。
根据具体的融合需求，选择合适的图像融合方法。
2. 数据预处理：对需要融合的医学影像进行预处理，包括图像对齐、质量校正和噪声去除等。
确保原始数据的准确性和一致性。
3. 图像融合方法选择：根据融合需求，选择合适的图像融合方法。
常见的图像融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
根据实际应用场景，选择最适合的方法。
4. 图像融合算法实现：根据选择的融合方法，使用相应的算法实现图像融合。
多模态图像融合的算法与应用
多模态图像融合的算法与应用随着技术的不断进步，多模态图像成为了现代计算机视觉领域的一个热门研究方向。
多模态图像指的是不同传感器或不同特征提取方式所获得的图像数据，这些数据包含了更加丰富的信息，且相互之间具有一定的关联。
多模态图像融合的算法则是将这些数据整合并融合在一起，以提高图像处理的精确度和效率。
一、多模态图像融合的算法1. 融合模型多模态图像的融合一般采用融合模型进行处理。
常见的融合模型包括基于权重的融合模型、基于特征的融合模型、基于扩展融合模型等。
其中，最常用的是基于权重的融合模型。
基于权重的融合模型是指对于每个图像数据，给它分配不同的权重，再将不同权重的图像进行线性加权平均，以完成多模态图像的融合。
2. 数据融合多模态数据融合则是将多个数据源的信息整合在一起，形成更为全面和准确的数据。
数据融合的过程包括仿射变换、变换完备性和选择合适的融合规则等。
仿射变换的作用是尽可能地将不同数据进行标准化，在这个基础上运用变换完备性进行数据融合。
当然，在选择合适的融合规则时，也要考虑每种数据的特性以及重要性。
二、多模态图像融合的应用1. 监控领域在监控领域，多模态图像融合可以有效地提高图像处理和识别的准确度。
通过将不同摄像头获得的图像数据进行融合，可以形成更为全面且丰富的图像信息，使得对于类似目标的识别更加准确。
2. 医疗领域在医疗领域，多模态图像融合可以帮助医生更加准确地诊断患者的疾病。
例如，在乳腺癌诊断中，多模态图像融合可以将不同的乳腺检查方法进行整合，形成更为精准和准确的诊断结果。
3. 自动驾驶领域在自动驾驶领域，多模态图像融合可以协助车辆感知环境。
通过利用不同传感器所获得的图像数据，可以更加全面地感知路面、交通和气候等条件，从而更加精准地掌控汽车行驶。
总之，多模态图像融合的算法和应用具有广泛的应用前景。
随着计算机视觉技术的不断进步，相信多模态图像融合将会得到更加广泛的应用。
多源图像融合算法及应用研究共3篇
多源图像融合算法及应用研究共3篇多源图像融合算法及应用研究1随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，多源图像融合算法已经成为了一个重要的研究领域。
多源图像融合是指将来自不同传感器、不同视角或不同场景拍摄的多幅图像融合成一幅图像，以提高图像的质量、增强信息的丰富度和稳健性。
多源图像融合算法主要包含以下两种：基于像素级的融合算法和基于特征级的融合算法。
像素级融合算法是将不同源的图像进行加权平均或最大化，以获得最终的融合图像。
这种方法相对来说非常简单，但它忽略了图像中的不同区域可能拥有不同的贡献，导致图像的细节和轮廓不够清晰，而且容易出现图像失真的现象。
特征级融合则是将特征提取出来然后进行融合。
这种方法通过对图像进行分析和处理，能够使得融合图像更加优秀。
其中最常用的特征是小波分解和局部图像特征分解(LDP)。
小波变换能够分解出不同频率、不同方向的图像特征，从而更好地保留图像的细节信息。
而局部图像特征分解则能够在多源图像中，提高某些区域的重要性和识别率。
多源图像融合算法有广泛的应用，例如在军事目标识别、医学影像诊断、自然灾害监测等方面。
在军事领域中，多源图像融合技术可以将来自不同传感器的信息集成在一起，进行精密目标识别和监测。
在医学领域中，多源图像融合能够将来自不同结果的医学影像进行综合，更加准确地诊断病情，提高手术的成功率。
在自然灾害监测方面，多源图像融合可以将遥感图像与地面观测图像结合来进行灾情监测和预测，在自然灾害发生后，能够更快速、更准确地进行救援工作。
总之，多源图像融合技术是计算机视觉和图像处理技术领域中不可或缺的一环。
在不同领域中，可以对多源图像融合算法进行不同的优化，从而更好地发挥其应用价值。
随着多源传感器技术、高分辨率图像、高性能计算等技术的不断发展，多源图像融合的研究前景将更加广阔多源图像融合技术在如今的计算机视觉和图像处理领域中扮演着重要的角色，因其能将来自不同传感器和来源的图像信息进行融合，提高了图像的识别率和目标跟踪的可靠性。
多模态医学图像融合的研究及应用
多模态医学图像融合的研究及应用随着计算机和医疗技术的发展，医学图像处理取得了长足的进步，现在已经成为了现代医学诊断和治疗的重要手段之一。
随着计算机视觉、机器学习和人工智能技术的发展，医学图像处理的范畴也越来越广泛，其中多模态医学图像融合是近年来十分热门的研究领域。
多模态医学图像融合是指将来自不同影像学模态（如CT、MRI、PET、SPECT 等）的医学图像融合成单个图像，从而加强图像的特征与内容，提高医学图像的分析和诊断能力。
这种融合方法有利于减少医生的主观误差，更好地发现疾病，提供更为准确和全面的信息，为患者制定治疗方案提供了更加有效的参考。
多模态医学图像融合的研究和应用多模态医学图像融合的研究与应用十分广泛。
在医学诊断领域，在CT和MRI图像的融合方面有许多实践应用。
CT具有空间分辨率高、对骨质显示准确的优点，而MRI则能够清晰显示软组织和肌肉、脑部等内部器官的结构和功能，但二者各有优缺点，无法很好地解决某些问题。
将二者融合就能够充分利用它们各自的优势，对病灶进行更加准确的定位和识别，实现对病情进行全面和准确的判断，提高诊断效率和准确度。
此外，在神经外科、心脏病学等领域，多模态医学图像融合也有广泛的应用。
一些研究可以利用不同模态图像融合得到更加清晰、准确的心脏病CT图像，帮助医生更好地了解心脏结构和功能，并进行较为精确的诊断术前策划。
在神经外科领域，可以利用多模态的PET、SPECT、MRI、CT图像融合方法，从而增强对肿瘤、癫痫等神经相关疾病的定位和判别能力，为各种疾病的治疗提供丰富的图像和信息支持。
多模态医学图像融合方法多模态医学图像融合的方法可以总结为以下几种：一、基于基于传统的数字图像处理技术，例如灰度变换、图像增强、特征提取、像素级融合等，将来自不同模态的医学图像融合为单幅图像。
像素级融合是最常见的方法，它将两幅或多幅不同的图像将各自的像素值进行某种运算处理，同时合成一幅新的融合图像来提高图像的清晰度和信息量。
医学图像处理中多模态医学影像融合的实践与应用
医学图像处理中多模态医学影像融合的实践与应用多模态医学影像是一种医学图像，它来源于不同的成像设备，可以呈现出相同区域的不同维度的信息。
由于每种成像技术都具有其独特的优势和劣势，同时具有潜在的限制，因此单一成像技术往往无法提供足够的信息，无法满足我们对肿瘤、结构和功能的潜在问题的深入理解。
因此，融合多种成像技术的多模态医学影像应运而生。
本文将探讨多模态医学影像融合的实践和应用。
多模态医学影像融合的概念多模态医学影像融合指将来自不同成像技术的信息有机地融合到一个多维空间中，从而形成一种更为全面和准确的医学图像。
融合的目的是根据多种成像技术的图像数据的互补性，从而获取更丰富、更完整的信息。
由于不同成像技术所捕获的图像数据以及其对临床问题的追问不同，因此采用多模态医学影像融合技术可以更全面地了解病情，以便更好地提供病人的诊断和治疗方案。
多模态医学影像融合的方法多模态医学影像融合的方法主要分为两类：基于图像融合和基于特征融合。
基于图像融合的方法将几幅不同模态图像进行配准和融合，以产生新的图像，以获得更好的可视化效果和更准确的图像分割。
基于特征融合的方法则通过将特征提取、对齐、融合来进一步增强图像的信息提取和处理能力。
对于基于图像融合的方法，常见的配准（Registration）方式有三种：刚体配准、仿射配准、非刚性配准。
三者的差异主要在于能否保证图像在变换时的变形举止。
刚体配准是一种线性匀速、保持图像形状和体积的相对位置不变的方法。
仿射配准可以扭曲图像来尽量匹配它们之间的初始特征，提高图像分割。
非刚性配准可以适应差异更大的图像，但由于图像的变形是非线性的，因此也更容易导致噪声扰动。
基于特征融合的方法是将图像的特征点作为对齐的依据。
采用特征融合技术时，需要提取多模态医学影像的特征点，并找到一个合适的对齐方法，以完成多模态影像的融合。
这些特征是一些可以在不同图像之间对应的显著地标，即对于同一部位的多幅影像，这些特征点具有良好的对应性，而它们在两幅不同模态下都存在。
计算机视觉中的图像融合方法(Ⅱ)
随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术已经成为人工智能领域的热点之一。
其中，图像融合技术作为计算机视觉的重要组成部分，具有广泛的应用前景。
图像融合技术是指将多幅图像融合成一幅新的图像，以获得更全面、更有信息量的视觉信息。
本文将从图像融合的定义、分类及应用领域等方面进行探讨，以便更好地了解和应用图像融合技术。
一、图像融合的定义图像融合是指将来自不同传感器或不同视角的多幅图像，通过一定的技术手段融合成一幅新的图像。
这一过程旨在获得一个更具信息量和更准确的图像，能够更好地反映所观测目标的特征。
图像融合技术可以提高图像的质量，增强图像的对比度和清晰度，从而得到更加准确的信息。
二、图像融合的分类根据融合的目的和方法，图像融合可以分为低层次融合、中层次融合和高层次融合三种类型。
1. 低层次融合低层次融合是指在像素级别上对图像进行融合，主要包括像素级融合和空间域融合。
像素级融合是将来自不同传感器的图像像素直接进行数学运算得到新的图像像素，常见的方法有加权平均法、最大值法和最小值法等。
空间域融合是指将不同图像的空间信息进行融合，以获得更具信息量和更清晰的图像。
2. 中层次融合中层次融合是指在特征级别上对图像进行融合，主要包括特征级融合和变换域融合。
特征级融合是在图像的特征空间中对特征进行融合，以获得更具信息量和更准确的特征。
变换域融合是将图像转换到另一种表示域中进行融合，以获得更好的效果。
3. 高层次融合高层次融合是指在语义级别上对图像进行融合，主要包括决策级融合和模型级融合。
决策级融合是在决策空间中对决策进行融合，以获得更准确的决策结果。
模型级融合是将不同模型的输出进行融合，以获得更全面和更准确的结果。
三、图像融合的应用领域图像融合技术在军事侦察、医学影像、遥感图像、机器视觉等领域有着广泛的应用。
在军事侦察中，图像融合技术可以将来自不同传感器的图像融合成一幅全面的图像，以提高侦察的效果。
在医学影像领域，图像融合技术可以将来自不同影像设备的图像融合成一幅更全面的影像，以获得更准确的诊断结果。
多模态医学图像融合与分析的新方法与应用
多模态医学图像融合与分析的新方法与应用第一章引言医学图像融合是医学影像学与计算机科学的交叉学科，其主要目标是将不同模态的医学图像（例如CT、MRI和PET）进行融合，以获得更全面、准确的医学信息。
本章主要介绍多模态医学图像融合的研究背景和意义。
第二章多模态图像融合的传统方法传统的多模态医学图像融合方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。
基于像素级的融合将不同模态图像的像素按照一定的权重进行线性组合，得到融合后的图像。
而基于特征级的融合则通过提取不同模态图像的特征，并将这些特征进行融合，以得到融合后的特征图像。
第三章新方法一：深度学习在多模态图像融合中的应用深度学习是近年来发展迅速的机器学习方法，其在多模态医学图像融合中的应用日益受到关注。
本章将介绍基于深度学习的多模态医学图像融合方法，重点介绍卷积神经网络、自编码器和生成对抗网络等深度学习方法在医学图像融合中的应用。
第四章新方法二：图像分割在多模态图像融合中的应用图像分割是图像处理领域中的一项重要任务，在多模态医学图像融合中也具有广泛的应用。
本章将介绍基于图像分割的多模态医学图像融合方法，包括基于区域生长、基于聚类、基于深度学习的图像分割等方法，并探讨其在多模态医学图像融合中的应用效果。
第五章多模态医学图像融合的应用多模态医学图像融合在医学诊断、疾病监测和手术导航等方面具有广阔的应用前景。
本章将介绍多模态医学图像融合在肿瘤诊断中的应用、心脑血管疾病监测中的应用以及体外手术导航中的应用，并分析其在不同应用领域中的优势和局限性。
第六章结论与展望多模态医学图像融合是医学影像学领域的一个热门研究方向，其融合了不同模态图像的优势，提供了更全面、准确的医学信息。
本文主要介绍了传统的多模态医学图像融合方法以及基于深度学习和图像分割的新方法，并讨论了多模态医学图像融合在不同应用领域中的应用前景。
未来，需要进一步探索多模态医学图像融合的新方法，并将其应用于更多的临床实际中，以提高医学影像学的诊断和治疗效果。
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势多传感器图像融合技术是近年来在图像处理领域中备受关注的一项重要技术。
它通过对来自不同传感器的图像进行融合，可以获得更丰富、更准确的信息，从而提高图像处理的效果和质量。
本文将从多传感器图像融合技术的应用现状和发展趋势两个方面进行探讨。
1.军事领域多传感器图像融合技术在军事领域具有重要的应用价值。
军事作战中需要通过多种传感器获取目标信息，如红外传感器、雷达传感器、光学传感器等，利用多传感器图像融合技术可以将这些不同传感器获得的信息进行集成和融合，提高目标探测和识别能力，从而提高作战效能和军事战术优势。
2.航空航天航空航天领域对图像处理的要求非常严格，需要获取高分辨率、高精度的图像信息。
多传感器图像融合技术可以将来自不同传感器的图像融合为一幅完整的高质量图像，满足航空航天领域对图像质量和精度的要求，有利于航天器的姿态控制、空间定位和目标识别等方面的应用。
3.医学影像医学影像是医学诊断和治疗的重要手段，而多传感器图像融合技术可以将来自不同医学影像设备的影像信息进行融合，提高图像的清晰度和信息量，有利于医生进行更准确的诊断和治疗。
通过融合CT、MRI、PET等不同影像设备的影像信息，可以更精准地定位和诊断病变部位。
4.智能交通在城市交通管理和智能交通系统中，多传感器图像融合技术可以将来自不同传感器的交通图像信息融合为一体，实现对交通状态和交通流量的全面监测和分析，有利于交通管理部门的交通管控和决策，提高城市交通管理的效率和智能化水平。
1.智能化随着人工智能技术的不断发展，多传感器图像融合技术也将朝着智能化方向发展。
未来的多传感器图像融合系统将具备自主学习和智能决策的能力，能够根据环境和任务的变化自动调整图像融合策略，实现更加智能化和自适应的图像处理。
2.超分辨率多传感器图像融合技术在提高图像分辨率方面也有着巨大的潜力。
通过将低分辨率图像和多个角度或多个波段的高分辨率图像进行融合，可以实现超分辨率图像的生成，提高图像的清晰度和精度，应用于更多领域，如遥感、安防监控、医学影像等。
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三、图像配准
图像几何变换 对图像进行重新采样和插值 配准实例
待匹配图像
参考图像
匹配图像
与参考图像的叠加效果
三、图像配准
通过相关判据求出匹配点
特征点
匹配点
求解仿射变换参数
x a11 a12 x t x y a 21 a22 y t y
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。
一、信息融合概述
医学图像分析：
一、信息融合概述
医学图像分析：
PET
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。
国内出版物
参考书
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
配准步骤 图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。 从待配准的图像中提取出来 用于匹配的特征，包括边缘、轮 搜索空间 廓、面目标拐角、曲线上的交叉 特征空间 点和高曲率的点等地物特征以及 人工选取的配准控制点等外部特 搜索策略 征。 相似性度量
三、图像配准
1. 2. 3. 4.
四、图像融合方法
(2)Brovery 变换法
Brovery 变换是一种颜色归一化变换方法，它将RGB影 像进行多光谱波段颜色归一化，并将高分辨率全色影像 与各个波段灰度值分别相乘得到融合影像。
图像传感器A
图像传感器B
互补信息
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。
一、信息融合概述
一、信息融合概述
Surveillance and Targeting
Satellites
Navigation
Guidance/Detection Systems
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
二、图像融合简介
1、不同成像传感器图像的融合
电视图像(TV/Visible Image) 红外/紫外图像(Infrared /UV Image)
一、信息融合概述
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
彭真明 Email: pengzm_ioe@
电子科技大学 光电信息学院 二○一○年5月6日
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
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
一、信息融合概述
图1 待配准图像
图2 参考图像
三、图像配准
配准原理
图1与图2之间存在一个缩放、旋转、平移的关 系，图像配准的目标就是找到这三种变换的对 应关系。即：
f 2 ( x, y) g[ f1 (h( x, y))]
其中g表示二维空间坐标变换。配准的目的就是 要找出最佳坐标，灰度变换参数。
Image Registration
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。
二、图像融合简介
CT
Fused image
一、信息融合概述
遥感遥测 遥感遥测：
Spatial + Spectral
panchromatic & high geometric resolution
multi-/hyperspectral image & low geometric resolution
multi-/hyperspectral & high geometric resolution
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 。
C4I——C3I+Computers
100 150 200 250 50 100 150 200 250
(c)
150 200 250 50 100 150 200 250
Example 2
50
Original images
100 150 200 250 50 100 150 200 250
50 100 150
50
100
150
200
250
Multi-modality Registration Examples
IR
RADARSAT
MR T1
MR T2
MMW
IRS
CT
PET
三、图像配准(Image Registration)
2 图像配准简介
图像配准是是像素级图像融合的先决条件，从不 同探测器、不同时间、不同角度所获得的两幅或多幅 图像在空间上的最佳匹配。其中一幅是参考图像数据， 其它图像作为待配准图像与之匹配。
图像n
图像1 图像2 图像n
特征提取
图像配准 融合 评价
特征提取
特征识别
图像配准 融合 评价
融合 评价 结果
结果
结果
像素级融合
特征级融合
决策级融合
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
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
二、图像融合简介
Focus on right part
加权平均法
逻辑运算
融合实例
简 单 组 合 融 合 （ 取 小 ）
融合实例
对 应 像 素 取 平 均
融合实例
对 应 像 素 加 权 平 均
四、图像融合方法
2、颜色空间变换法
RGB-IHS变换法。
IHS(Intensity，Hue， Saturation)
Brovery 变换法。
四、图像融合方法
Focus on left part
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
图像预处理
特征提取 图像配准 融合 评价 结果 图像1 图像2 图像n
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
三、图像配准
1. 2. 3. 4.
配准步骤 图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。 搜索空间是待配准的图 像坐标之间所有可能的变 搜索空间 换关系。例如： 刚体变换 特征空间 仿射变换 搜索策略 投影变换 非线性变换等 相似性度量
三、图像配准
1. 2. 3. 4.
Example 1
50
Original images
50
100
100
150 200 250 50 100 150 200 250
150
50
100
150
200
250
0.40, 0, 62.5, 12.5
0.41436, -3.1482, 64.1023, 14.2138
50
50 100
Results
配准步骤 图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。 在搜索空间寻找最佳 搜索空间 的变换模型参数的过程 特征空间 中所采用的方法。 搜索策略 相似性度量
三、图像配准
1. 2. 3. 4.
配准步骤 图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。 搜索空间 衡量搜索空间中不同 特征空间 的参数变换模型的优 异程度。 搜索策略 相似性度量