数字图像融合技术
第九讲 数字影像合成技术
数字合成技术的实现方式 ——遮罩合成
其合成原理与Alpha混合很相似，但遮罩是 以独立的层的形式参与合成，控制前景、背景 的合成比例，而不是附属于前景图像的一个通 道信息，因此应用更灵活。遮罩可以来源于 Alpha通道，或任何经过处理得到的黑白图像、 视频，如彩色变黑白处理。同时作为独立的一 层，遮罩可以使用任何能应用于图像层的效果、 特技，如：柔化、运动等。
主流数字合成系统
主要有两个因素制约着合成系统的性能指标：硬 件平台和软件。 软件方面，Discreet公司在合成方面的霸主地 位很难被撼动，从高端的架设在SGI Onyx工作站上 的Inferno，到架设在SGI Octane2 上的flame和 flint，再到PC上的Combustion,已经形成了比较 完善的全系列产品线。 APPLE公司合并了Nothing real 公司的强大 的shake，并且宣布只对MAC的用户，使得Shake 成为了一款倍受瞩目的软件。 Maya Fusion ,Nuke和5d Cborg 也是非常 好的工具，拥有广泛的群众基础。
数字合成技术的实现方式 ——三维空间合成
三维空间就是在二维的基础上加入深度Z轴的概念而形成 的，因此，三维空间合成又称为深度键合成，作为合成控制信 息的Z轴数据即为深度键。 三维空间合成将近似于三维动画软件的建模环境引入了合 成空间，同样拥有XYZ三维空间、灯光和产生观察视角的摄像 机，但建立的对象不再是由数以万计的多边形构成的三维物体， 而是若干个厚度很薄的二维图像画面。处于三维空间中的各图 像画面会因观察视角的不同，因各自所处深度信息的不同而产 生不同的遮挡关系、透视关系、聚焦关系和阴影。 与二维合成相比较，能够产生空间感、透视感更强的合成 画面，提供给制作人员更广阔的创作空间，但同时会带给系统 更巨大的运算量和合成时间。
数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”课程教学创新实践
数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”课程教学创新实践第一篇范文数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”课程教学创新实践在科技飞速发展的今天，数字图像处理技术已经渗透到我们生活的方方面面。
从手机拍照，到卫星遥感；从医学影像，到工业检测，数字图像处理技术正以它强大的功能和应用前景，深刻地改变着我们的生活。
因此，数字图像处理的教学也成为了众多高校和研究机构的重要课程。
然而，如何能够创新和实践数字图像处理的课程教学，以适应这一技术飞速发展的时代需求，是每一位从事该领域教学和研究的人员都需要面对和思考的问题。
三融合首先，数字图像处理的“三融合”是指将理论教学、实践操作和科研创新三者相互融合，形成一个完整的教学体系。
在理论教学中，我们不仅要让学生了解和掌握数字图像处理的基本原理和算法，还要通过实践操作，让学生亲身体验和感受数字图像处理技术的实际应用。
同时，我们还要鼓励学生参与科研项目，从而激发他们的创新思维和科研能力。
三驱动其次，数字图像处理的“三驱动”是指以问题驱动、项目驱动和产业驱动为教学的三种驱动力。
通过问题驱动，让学生在学习过程中，不断遇到问题，解决问题，从而提高他们的学习兴趣和学习效果。
通过项目驱动，让学生参与到实际的科研项目中，提高他们的实践能力和创新能力。
通过产业驱动，让学生了解和掌握数字图像处理技术在产业中的应用，提高他们的产业意识和产业能力。
三协同最后，数字图像处理的“三协同”是指教学与科研的协同、学科与学科的协同以及学校与产业的协同。
教学与科研的协同，可以让学生在教学过程中，了解到最新的科研成果，提高他们的科研素养。
学科与学科的协同，可以让学生了解到其他学科的知识，从而提高他们的综合素质。
学校与产业的协同，可以让学生了解到产业的最新动态，提高他们的产业素养。
第二篇范文探索数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”教学创新实践在当今这个信息化时代，数字图像处理技术已经成为了一个炙手可热的话题。
04图像融合技术概论(像素级)
图像像素级融合算法（讲稿1）2、图像融合算法研究主要集中介绍像素级融合算法。
依实现原理划分，像素级图像融合算法大体分为：代数算法，假彩色技术，图像调制技术，多分辨技术，基于视觉神经动力学的图像融合技术，等。
2.1 代数法代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值法等。
最常用的方法是加权平均法。
加权平均法主要是运用代数运算和线性运算来处理图像，是早期的图像融合方法。
它的基本原理是不对源图像进行任何的图像变换或分解，而是直接对各源图像中的对应像素进行选择（选取最大值或最小值）、平均或加权平均等简单处理后输出融合图像。
以表示融合图像的第个像素灰度值，表示参加融合的第幅图像第个像素灰度值。
表示参加融合的第幅图像第个像素的权值。
加权平均法的数学表示式为：根据实际应用的需要，代数法可采取局部和全局处理。
下面主要说明全局法的处理过程。
考虑到图像的整体性，所有融合运算采用了统一标准，因此称为全局法。
主要步骤如下：（1）求出图像灰度的最大值、最小值、均值与方差；（2）由这些参数通过一定的运算，计算出一个变换式，可将高分辨力图像的灰度变成0到1的实数；（3）用变换后的实数与低分辨力图像进行一定的运算，其所得到的结果即为融合图像；（4）这个图像往往色调比较暗，必须进行增强才能满足要求。
设高分辨力图像灰度、灰度最小值、最大值、均值与方差分别为，低分辨力图像灰度值为，融合后的灰度值为，为变换系数。
2、假彩色技术假彩色（False Color）图像融合处理的原理基于如下事实：人眼对颜色的分辨力远超过对灰度等级的分辨力。
因此，如果通过某种彩色化处理技术将蕴藏在不同原始信道图像灰度等级中的细节信息以不同的色彩来表征，可以使人眼对融合图像的细节有更丰富的认识。
以假彩色法来实现图像融合的工作由来已久，随着对人眼生理特性认识的逐步深入，这种方法也在不断改进，以期达到既能将各原始信道的图像信息尽量地表现出来，又能使融合图像的可视效果符合人眼生理习惯的目的，这是当前假彩色研究的关键所在。
信息融合_第6章 图像融合
6.3 图像匹配
• 特征匹配：匹配图像的相似性度量 – 即确定待匹配特征之间的相似性，通常定义为 某种代价函数或距离函数的形式。 – 经典的相似性度量包括相关函数和Minkowski距 离，近年来还有Hausdorff距离、互信息作为匹 配度量。 – Hausdorff距离对噪声非常敏感，分数 Hausdorff距离能处理当目标存在遮挡的情况， 但计算费时； – 互信息方法对照明的改变不敏感，在医学等图 像的匹配中得到了广泛应用，但计算量大，且 要求图像之间有较大的重叠区域。
6.2 图像融合分类
• 特征级图像融合： – 属于中间层次，先对来自不同传感器的原始信 息进行特征抽取，然后再对从多传感器获得的 多个特征信息进行综合分析和处理，以实现对 多传感器数据的分类、汇集和综合。 – 一般来说，提取的特征信息应是像素信息的充 分表示量或充分统计量，包括目标的边缘、方 向以及运动速度等； – 特征级图像融合可分为两大类，即目标状态数 据融合和目标特性融合；
• •
佘二永.多源图像融合方法研究[D]. 国防科技大学，2005 刘贵喜. 多传感器图像融合方法研究[D]. 西安电子科技大学， 2001
6.1 图像融合概论
• 图像融合： 将不同传感器获得的同一景物的图像或同一传感 器在不同时刻获得的同一景物的图像，经过去噪、 时间配准、空间配准和重采样后，再运用某种融 合技术得到一幅合成图像的过程。 通过对多幅传感器图像的融合，可克服单一传感 器图像在几何、光谱和空间分辨率等方面存在的 局限性和差异性，提高图像的质量，有利于对物 理现象和事件进行定位、识别和解释．
•
信号级融合： – 合成一组传感器信号，提供与原始信号形式相 同但品质更高的信号。
6.2 图像融合分类
像素融合点-概述说明以及解释
像素融合点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：像素融合是一种图像处理技术，通过将多个像素进行融合，达到图像增强、信息融合等目的的方法。
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，像素融合在多个领域得到了广泛应用。
在图像处理领域中，像素融合是一种将多幅图像进行融合的技术。
通过将多幅图像的像素值进行加权平均或者其他数学运算，将图像中不同图像源的信息进行融合，并生成一幅综合图像。
通过像素融合可以获得更丰富、更清晰、更具细节的图像，提升图像的视觉效果和信息呈现能力。
像素融合的原理是基于对各像素点的加权处理，并结合其他算法进行图像信息的集成。
通过对不同图像源的处理和融合，可以使得图像具有更广阔的动态范围、更高的对比度，从而呈现出更真实、更具有细节的图像效果。
像素融合在很多领域都有广泛的应用。
在军事领域，像素融合可以对多源信息进行融合，提高目标检测和识别的能力。
在医学领域，像素融合可以将不同模态的医学影像进行融合，提高病变检测和诊断的准确性。
在遥感和地球观测领域，像素融合可以对多个传感器获取的遥感影像进行融合，提高对地观测的精度和解译能力。
在工业和交通领域，像素融合可以对多个传感器获取的数据进行融合，实现智能监控和控制。
综上所述，像素融合是一种重要的图像处理技术，通过对多幅图像进行融合，可以提高图像的视觉效果和信息呈现能力。
在各个领域都有广泛的应用前景，对于提高图像处理和分析的准确性和效率具有重要意义。
随着技术的发展和创新，像素融合将会在更多领域发挥重要作用，并为人们带来更多的便利和价值。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分：1. 引言：本节将对像素融合点进行概述，并介绍本文的结构和目的。
2. 正文：本节将详细讨论像素融合点的定义和原理，以及它在各个领域中的应用。
2.1 像素融合的定义和原理：首先，将介绍像素融合的基本概念，即将多个像素点合并为一个新的像素点。
接着，将深入探讨像素融合的原理，包括像素的颜色、亮度、位置等因素如何被融合。
在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧
在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧引言：随着数字图像处理和计算机视觉领域的发展，图像融合和图像叠加变得越来越重要。
图像融合是指将多幅图像合成为一幅具有更清晰、更丰富信息的图像，而图像叠加则是在保留所叠加图像的原始信息的同时，使图像更加丰富和易于理解。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以很方便地进行图像融合与图像叠加。
一、图像融合的方法与技巧1. 融合算法图像融合的基本方法有加权平均法、空间域融合法、频域融合法、小波融合法等。
加权平均法是最简单的方法，通过计算图像像素的平均值来融合。
空间域融合法是通过对直接融合的图像进行空间域操作来提取融合结果。
频域融合法则是通过将图像转换到频域，然后进行频域操作来实现融合。
小波融合法是基于小波变换的方法，利用小波分析的多尺度分解能力对图像进行分析和融合。
根据具体需求和图像的特点，选择合适的融合算法是非常重要的。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，通常需要进行图像预处理，以提高融合结果的质量。
常用的图像预处理方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
灰度拉伸是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像像素值的范围拉伸到合适的范围内，从而增加图像的对比度。
直方图均衡化则是将图像的像素值在灰度直方图上均匀分布，以增强图像的细节。
滤波是通过对图像进行滤波操作，如低通滤波、高通滤波等，以去除图像中的噪声和不需要的细节。
3. 图像融合的策略图像融合的策略可以根据具体需求来选择。
常见的策略包括全局融合和局部融合。
全局融合是将所有图像的信息进行融合，得到整体的融合结果。
而局部融合则是将不同图像的不同区域进行融合，以保留更多的细节和纹理。
根据具体应用和需求，选择合适的融合策略可以使融合结果更加符合实际需求。
4. 参数设置与调整在进行图像融合过程中，不同的算法和方法有各自的参数，根据不同的图像和具体应用，需要适时地进行参数的设置和调整。
数字图像的融合算法
数字 图像的融合 算法
文 ／马 侦
输 ，同时也无法进行调度，图像融合技术使得 比 较大 的 时候 ，就 可 以产 牛 定 的误 差 ，这 什
在 科技 的发展 过 程 中，模 式 识 别技 术有 了极 大 的进展 ，对 于 图像 进 行 融 合 与 识 别 已经 成 为 了 一 项 极 为 重 要 的 现 代 化 技 术 ，本 文对 于基 于像 素级 、特征 级和 决
的答 案 也 不 一 定 是 总 体 的 优 化 方 案 ，但 是对 于 决策级融合来说，它主要是采用每一步数字图 像 融 合 优 化 的 方 式 来 进 行 最 优 化 数 字 图 像 融合 的， 所 以， 在 刚 开 始 就 对 系 统 有 一 定 的 要 求 ， 自适应 的数字 图像融合 ，主要是在初始条件稳 定 的情 况 下 ，对 于 每 一 步 的 代 价 函 数 来 进 行 计 算 ，在 这 个 算 法 进 行 计 算 的过 程 当 中， 对 于 初 始条件进行选择是极为重要 的，它对于整个算 法能否在较短时间 内得到正确的答案 ，收敛到 稳 定 的 区域 内是 起 着 关 键 性 的作 用 的 ， 因此 这 个算法主要 困难在于 需要在一开始就找到一个 稳定 的数字 图像融合模式 。
２ 数 字 图 像 的 融 合 算 法 分析
合 主 要 是通 过 方程 计 算来 进 行最 优 化 的 ，在 得 ４ 总 结 到 最 优 化 的 结 果 之 前 ，每 一 步可 能 只是 部 分 的
２．１基 于像素级的融合
稳定 ，但并不一定是全局化的稳定，所以求出
同时，数 学 图像融 合技 术也 为 业 的发
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现引言：随着数字图像处理的快速发展，图像拼接和融合技术在许多领域中得到了广泛应用，如航空摄影、医学影像和虚拟现实等。
在本文中，我们将探讨如何使用Matlab软件来实现图像拼接和图像融合的技术。
通过学习这些技术，您将能够将多个图像合并为一个大的全景图像，并且可以通过融合不同曝光或不同焦距拍摄的图像来得到一个更高质量的图像。
一、图像拼接技术图像拼接是将多幅图像无缝合并为一个更大的全景图像的过程。
在Matlab中，可以通过以下步骤进行图像拼接：1. 加载图像：使用imread函数加载所有待拼接的图像。
确保拼接的图像具有重叠区域。
2. 检测特征点：使用SURF（Speeded-Up Robust Features）等特征检测算法在每个图像中找到相应的特征点。
Matlab中提供了现成的函数，如detectSURFFeatures和extractFeatures等。
3. 匹配特征点：使用特征描述符算法（如SURF）比较两幅图像的特征点，并找到相似的特征点。
Matlab中提供了matchFeatures函数来实现。
4. 估计变换矩阵：使用RANSAC算法估计两幅图像之间的单应性变换矩阵，该矩阵描述了如何将一个图像变换到另一个图像中。
Matlab中的estimateGeometricTransform函数可以实现这一步骤。
5. 图像拼接：使用warping技术将所有图像根据变换矩阵进行变换，并将它们拼接在一起。
Matlab提供了warp函数来实现这一过程。
6. 调整拼接后的图像：根据需求，使用imcrop函数对拼接图像进行裁剪，并使用imresize函数调整尺寸。
通过以上步骤，您可以使用Matlab实现图像拼接技术，并得到一个无缝连接的全景图像。
二、图像融合技术图像融合是将不同曝光或不同焦距下拍摄的图像进行融合，以得到更高质量的图像。
在Matlab中，可以通过以下步骤实现图像融合：1. 加载图像：使用imread函数加载待融合的图像。
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数字图像融合技术摘要:数字图像技术在遥感、医学、军事、刑事执法等多个领域已经广为普及,图像资料在作为信息情报载体的地位越来越重要。
数字图像融合技术将多个传感器在同一时间或不同时间获取的对于某个对象的图像加以综合,产生新的有关该物体的图像信息。
关键词: 图像,图像融合1、引言数字图像处理技术起源于20世纪20年代,由于当时技术手段的限制,图像处理科学与技术的发展相当缓慢。
直到第三代计算机问世后,借助于现代科技发展所带来的技术突破数字图像处理才开始迅速发展并得到普遍应用。
同时,图像处理的许多技术也日趋成熟。
数字图像融合技术正是图像处理技术发展的热点之一。
对它的研究也呈上升之势而应用的领域遍及遥感、医学、军事、刑事执法等多个领域。
然而由于图像融合技术本身的发展比较短,图像处理界对它的研究并未完全形成一个完整的体系,往往主要是针对单一融合方法的研究较多,相应的至今尚没有几部对图像融合技术系统论述的著作。
2、数字图像融合技术概述数字图像融合是信息融合的一种。
而信息融合的一般定义是:利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析,优化综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。
按这个定义,各个传感器是信息融合的基础,多传感器网络是信息传输通道,多元信息是信息融合的加工对象,协调优化和综合处理是信息融合的核心。
多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。
在多传感器系统中各种传感器提供的信息可能是具有不同的特征:时变或非时变,实时或非实时的,快变的或缓变的,模糊的或确定的,精确的或不完整的,可靠的或非可靠的,相互支持或互补的,也可能是相互矛盾的或冲突的。
信息融合的目标是基于各个传感器分离观测信息,通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。
这是最佳协同作用的结果,它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势,来提高整个传感器系统的有效性。
图像融合,主要是指将多个传感器在同一时间或不同时间获取的对于某个对象的图像加以综合,产生新的有关该物体的图像信息。
也就是通过一定的算法将多个图像数据结合在一起生成一个新的影像。
用形象的说法来做个比喻,对于人来说要充分了解外部某一对象的状况,通常是通过眼睛、耳朵、鼻子等多个感觉器官来获取对方信息,然后经过大脑的综合、分析得出相关结论,在完成这一过程中对于具有高智慧的人来说是由思维中心自觉来实现。
3、数字图像融合技术的分类3、1 数字图像融合方法的一般分类根据获取图像信息传感器的不同,图像融合技术可以分为单传感其与多传感器图像融合,这种分类相对容易理解。
从应用和实践的角度出发,按图像融合的层次从低到高大致可以分为三个层次:数据(像素)级融合、特征级融合和决策级融合。
1、数据(像素)级融合:是直接对各幅图像的像素进行配准后运用各种算法融合,综合处理的过程。
这是一种低层次上的融合。
保留了尽可能多的原始信息,能提供细微信息,精度比较高。
可用来增加图像的有用信息内容,从而进行更可靠的分析,为下一步处理提供更多的特征。
由于像素级融合对像素配准的要求较高所以在不同传感器采集图像时的要有准确的配准。
侦查工作的特点决定了在进行图像融合过程中,主要的融合层次在于该像素级的融合。
2、特征级融合:是属于中间层次。
它的处理方法是对来自不同信息传感器的原始信息进行特征抽取,然后再对获得的多个特征信息进行综合分析和处理,以实现对多传感器数据的分类、汇集和综合。
3、决策级融合:是更高层次的信息融合,其结果将为各种控制、决策提供依据。
是通过结合具体的应用或需求有选择地利用特征级图像融合所获得的有关目标的各类特征信息综合判断,以实现判断决策的目的。
3、2 数字图像融合的常用技术方法在本文中主要讨论的是像素级图像层面的融合。
(1)基于色彩空间变换的图像融合基于色彩空间变换的图像融合技术就是通过对图像从RGB空间到HIS或YCbCr空间之间的变换来实现的。
要实现两个不同空间的转换,也就是说要确定这两个坐标系之间的相互关系。
一般的HIS图像融合方法是,先将被融合图像作RGB-HIS变换,然后用一个较高空间分辨率的灰度图像的强度成分替换低分辨率强度成分,然后再进行HIS-RGB变换,得到融合图像。
普通HIS图像融合原理如下步骤:第一步:作RGB→HIS变换:第二步:用INEW代替I0;第三步:作HIS→RGB 变换:其中Rnew、Gnew、Bnew对应着融合后图像的对应值。
最后色调H和饱和度S通过下式求得:HIS方法应用较为广泛,并且作为一种标准的处理方法存在于许多商业软件包中。
针对该方法存在的一些问题,出现了许多改进的HIS融合方法,以提高融合效果。
与HIS变换一样,通过RGB到YCbCr空间的变换也是基于相同的原理来进行的。
YCbCr空间是视频产品中常用的色彩编码方案,其中Y是指亮度分量,Cb 指蓝色色度分量,而Cr指红色色度分量。
它们之间的转换公式从RGB到YCbCr 如下:Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 BCb = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128Cr = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128反过来也可以:R = Y + 1.402 (Cr-128)G = Y - 0.34414 (Cb-128) - 0.71414 (Cr-128)B = Y + 1.772 (Cb-128)将上式RGB与YCbCr两个色彩空间的转换公式用矩阵的形式可表示为:(2)基于假彩色的数字图像融合对于彩色图像,我们最常见的面向硬件的模型就是前述的RGB模型,工作生活中所用到的计算机CRT显示器上的影像基本上大都是在RGB三基色色彩空间形成的。
在RGB彩色模型中表示图像的三个分量中,每一个分量图像都是其原色图像,这三幅图像在显示器上合成产生一幅彩色图像。
在该空间模型中用来表示每一像素的位数(比特数)称作像素深度。
对于RGB模型合成的图像,每一个分量图像(红、绿、蓝三者之一)在深度上都是由8位二进制数字组成。
因此每一个RGB 彩色像素(3个R、G、B分量为一组)就有24位。
颜色总数为224=16777216种。
把这样的彩色图像一般也成为真彩色图像。
能够在较大范围内反映出自然界的真实色彩。
与真彩色相对应而所谓的假彩色图像融合就是根据特定的准则给灰度图像的灰度值赋予彩色,然后以所赋予彩色的形式重新显现。
此种融合的方法在于为了更有利于人眼观察和理解一幅图像的灰度目标。
而进行彩色融合的主要依据或动力就在于,人眼辨别各类彩色的能力远远超过对于灰度层级的识别。
人类可以辨别上千种颜色相比之下却只能辨识出二三十种灰度。
(3)基于小波变换的图像融合小波变换可以将原始图像分解成一系列具有不同空间分辨率和频域特性的子空间,可以充分反映原始图像的局部变化特征。
基于小波的融合的基本原则是在一个高分辨率空间数据的分解层次上合并低分辨率光谱数据,这可以通过置换、相加,或者相应系数的选择来实现。
最后综合的融合分量生成一幅图像,它结合了低分辨率波段的光谱信息和较高全色波段的空间分辨率。
把待融合的原始图像进行小波变换后,图像被分解到不同的频率区域上,图像的融合处理就要在每一频率段上分别采用不同的算法进行图像的融合。
对于图像可以进行层小波变换,每一层的小波变换只需对上一层的小波变换后的低频分量进行变换。
这样就形成了小波变换的金字塔结构。
由于图像融合的最高层需要对数据进行选取或均衡,因此最高层的低频部分所用的融合算子是融合图像的细节取舍的最关键一步,对图像高频算子的合理选取可以起到增强图像边缘、突出边缘的作用。
与传统的数据融合方法如PCA、HIS等相比,小波融合模型不仅能够针对输入图像的不同特征来合理选择小波基以及小波变换的次数,而且在融合操作时又可以根据实际需要来引入双方的细节信息,从而表现出更强的针对性和实用性,融合效果更好,容易提取原始图像的结构信息和细节信息。
另外,从实施过程的灵活性方面评价,HIS 变换只能而且必须同时对三个波段进行融合操作,PCA变换的输入图像必须有三个或三个以上,而小波方法则能够完成对单一波段或多个波段的融合运算。
(4)逻辑滤波器和加权平均法最直观的融合方法是将图像中两个相应像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,进行“与”运算。
来自“与”运算的特征认为对应了环境的主要方面。
同样,“或”滤波用来分割图像,因为所有的大于特定的门限值传感器信息都可用来进行图像分割。
两个像素的值均小于特定的门限值时,用“或非”运算。
加权平均法是将各个源图像之间的对应的每个像素进行加权平均,从而得到改善效果后的融合图像。
图像融合的方法并不限于上述的几种。
其他的融合方法还有金字塔融合法、模拟退火法、数学形态法等等在此不再赘述。
4、结束语在工作中我们经常需要获取对象的一些图像,我们在尽力提高拍摄技术和摄像设备运用技能、硬件科技含量的同时,几乎都需要相应的后期处理来保障。
进行图像融合处理就可以在很大程度上提高单一图像的信息含量,便于分析和识别。
参考文献:[1] 阮秋奇.数字图像处理学.北京.电子工业出版社.2001.[2] 霍宏涛.数字图像处理.北京.北京理工大学出版社.2002.[3] 金承骏.hotoshop相片修饰润色技术.北京.中国青年出版社.2003.[4] 姚孝红.中文版PHOTOSHOP CS标准教程.北京.中国电力出版社2004.。