13第十三讲 信息融合与目标跟踪课件 图像融合
合集下载
基于图像和深度信息融合的目标跟踪
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｍｏ ｓ ｔ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｒ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ， ｖ ｉ ｓ ｕ ｌ ａ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｏ ｔ ｆ ｅ ｎ ｄ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｂ ｅ ｄ ｂ ｙ ｉ ｌ ｌ ｕ ｍ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ａ而变化 ， 设计基 于颜 色图像和 深度信 息融合 的 目标跟踪 算法。最后 结合 粒子滤波跟踪 框架 ， 确 定 当前 选取 目标 区域的 中心和 大小来对 目标进 行跟踪。 由于 引入 了深度信息 ， 在跟 踪的 同时 ， 可以 同步得 到 目标 的运 动轨迹 。实验 结果表 明 ， 目标 的颜 色和深度联 合特征具有较强 的鲁棒性 ， 在 光照 变化和 同色干扰情 况下也 获得 了很好 的
马 俊
（ 北京 工业 大学计算机 学院 ， 北京 １ ０ ０ １ ２ ４ ）
摘要 ： 大 多数 目标 跟 踪 都是 基 于 视 频 图像 序 列 中 目标 的跟 踪 ， 但 在 跟 踪 过 程 中 可 能 会 受 到 光 照 变化 和 复 杂 背 景 的 影 响 ， 从 而 导 致 跟 踪 结 果 的 不 稳 定 。 为 了 获得 稳 定 的 跟 踪 结 果 ， 在 跟 踪 中 引入 深 度 信 息 。 考 虑 到 深 度 相 机 采 集 的 深 度 信 息 不
Ｏｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｄｅ ｐ ｔ ｈ Ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ
ＭＡ Ｊ ｕ ｎ （ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ２ ４， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
马 俊
（ 北京 工业 大学计算机 学院 ， 北京 １ ０ ０ １ ２ ４ ）
摘要 ： 大 多数 目标 跟 踪 都是 基 于 视 频 图像 序 列 中 目标 的跟 踪 ， 但 在 跟 踪 过 程 中 可 能 会 受 到 光 照 变化 和 复 杂 背 景 的 影 响 ， 从 而 导 致 跟 踪 结 果 的 不 稳 定 。 为 了 获得 稳 定 的 跟 踪 结 果 ， 在 跟 踪 中 引入 深 度 信 息 。 考 虑 到 深 度 相 机 采 集 的 深 度 信 息 不
Ｏｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｄｅ ｐ ｔ ｈ Ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ
ＭＡ Ｊ ｕ ｎ （ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ２ ４， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
信息技术与学科深度融合ppt精选课件
•信息技术与学科融合概述•信息技术在各领域应用案例分析目录•信息技术与学科融合方法探讨•信息技术与学科融合实践探索•挑战与问题剖析•未来发展趋势预测及建议01信息技术与学科融合概述信息技术发展现状及趋势信息技术发展现状当前，信息技术已经渗透到社会的各个领域，包括教育、医疗、金融、制造等。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，信息技术正在改变着人们的生活方式和工作方式。
信息技术发展趋势未来，信息技术将继续向着智能化、网络化、服务化等方向发展。
人工智能、物联网、5G 通信等新兴技术将不断涌现，推动着信息技术的不断创新和进步。
学科融合意义与必要性学科融合意义信息技术与学科的深度融合，可以打破传统学科的界限，促进不同学科之间的交叉和融合，从而推动学科的创新和发展。
同时，这种融合还可以提高教学效果和教育质量，培养具有创新精神和实践能力的人才。
学科融合必要性随着社会的不断发展，单一学科知识已经无法满足人们的需求。
通过信息技术与学科的深度融合，可以打破传统教育模式下的知识壁垒，实现知识的共享和交流，促进知识的创新和应用。
国内研究现状及成果近年来，我国政府和高校对信息技术与学科融合给予了高度重视，投入了大量的人力、物力和财力进行研究和探索。
目前，已经取得了一系列重要成果，如智慧课堂、在线教育、虚拟仿真实验等。
要点一要点二国外研究现状及成果在国外，信息技术与学科的深度融合也得到了广泛的关注和研究。
例如，美国制定了《国家教育技术计划》，推动信息技术与教育的深度融合；欧洲各国也相继出台了类似政策，促进信息技术的创新和应用。
同时，国外高校和企业也积极探索和实践信息技术与学科的融合模式，如MOOCs 、在线实验室等。
国内外研究现状及成果02信息技术在各领域应用案例分析在线教育平台通过信息技术搭建在线教育平台，实现远程教学、在线课程学习、互动答疑等功能，打破地域限制，让优质教育资源得以共享。
智能化教学辅助利用大数据、人工智能等技术，对学生的学习情况进行跟踪分析，提供个性化教学方案，提高教学效果。
图像融合技术模板.ppt
均是前一级图像低通滤波形成的：
Lr Lr
Gl (i, j)
(m,n)Gl1(2i m,2 j n)
mLr nLr
(1 l N ,0 i Rk ,0 j Ck )
7
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
其中N为高斯金字塔分解的最大层数Rk 和Ck 分别为高
斯金字塔第l层图像的行数、列数，上式也可写为：
6
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
Gaussian金字塔
高斯金字塔的构造过程简单概括为：先将底层图像
与窗口函数(m,n) 进行卷积,即低通滤波;再对卷积
结果进行降2下采样,并依次重复此过程即可得到图
像的高斯金字塔。高斯金字塔最底层即为原图像的
精确表示。
Gaussian金字塔图像多分辨结构中的每一级图像
A am, nm,nZ
满足： a2 m,n m,nz
4
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
C (i) A
,
C(j) B
分别表示图像A和B的第i,j层分解系数
表示融合规则
C (i) F
表示融合系数
5
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
基于多分辨率金字塔融合法
这是最早的一种基于变换域的方法。在这种方 法中原图像不断地被滤波，形成一个塔状结构。在 金字塔的每一层都用一种算法对这一层的数据进行 融合，从而得到一个合成的塔式结构，然后对合成 的塔式结构进行重构，最后得到合成的图像。合成 图像包含了原图像的所有重要信息；但这类方法产 生的数据有冗余，且不同级的数据相关。
9
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
拉普拉斯金字塔分解过程分为四个步骤： (1)低通滤波（模糊） (2)下采样（缩小尺寸） (3)插值（放大尺寸） (4)带通滤波（图像相减） 完整的拉普拉斯金字塔定义如下：
多源信息融合的图像目标跟踪技术研究
多源信息融合的图像目标跟踪技术研究多源信息融合的图像目标跟踪技术研究随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像目标跟踪技术在许多实际应用中发挥着重要作用，如视频监控、自动驾驶、无人机等。
然而，由于场景复杂多变以及单一传感器的限制，单一视觉传感器获得的信息往往不够准确和完整。
因此，如何通过融合多源信息来提高图像目标跟踪的准确性和稳定性成为了研究的热点。
多源信息融合的图像目标跟踪技术旨在将来自不同传感器的信息进行有效的融合，消除各传感器单独跟踪带来的不足。
常见的多源信息包括可见光图像、红外图像、雷达数据等。
不同传感器融合的图像目标跟踪技术分为级联式和并行式两类。
级联式的多源信息融合技术将不同传感器获得的信息串行连接起来，利用级联的结构提高跟踪的准确度。
例如，可以先通过可见光图像获得初步目标信息，然后利用红外图像中的热点信息进行验证和修正。
通过级联式融合，可以利用多源信息之间的相互补充，提高目标的检测和跟踪精度。
并行式的多源信息融合技术则将不同传感器获得的信息同时输入到跟踪算法中进行处理。
例如，可以同时利用可见光图像和雷达数据进行目标跟踪。
并行式融合的优点在于可以同时利用多源信息的优势，在计算速度上更加高效。
然而，由于多源信息之间的差异和复杂性，如何有效地对这些信息进行融合和处理仍然是一个具有挑战性的问题。
在多源信息融合的图像目标跟踪技术中，主要存在以下几个关键问题：首先，多源信息的有效融合是其中的核心问题。
不同传感器获得的信息具有不同的特点和表达方式，如何将它们进行有效的融合是关键。
一种常用的方法是利用特征级融合，将不同传感器提取的特征进行融合。
另一种方法是利用权重级融合，根据不同传感器的可靠性和重要性，为不同传感器的信息赋予不同的权重。
其次，多源信息的时序关联是另一个需要考虑的问题。
由于不同传感器的数据采集时间和数据延迟等原因，多源信息的时序关联往往不一致。
因此，在融合的过程中需要进行时间对齐和估计，以确保每个传感器获得的信息都能准确地对应到相同的时间点上。
图像融合PPT课件
精选2021最新课件
14
3.1 彩色空间和彩色变换（续4）
这个锥体表示：
人们在最暗时和最亮时对颜 色的分辨能力较差, 中间亮度 时分辨能力最强。
实际上：
对于某些颜色, 人眼对其分辨 能力随亮度而加强, 直到极亮 时才急遽减少。
传统色度学著作常用来表示颜色的锥体
精选2021最新课件
15
3.1 彩色空间和彩色变换（续5）
Dempater-shafer推理法
决策级 专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融合法
Dempater-shafer推理法
精选2021最新课件
8
2.2 基于像素的图像融合技术
分为波谱域变换、空间域变换、算术运算3类。
光谱域变换首先将多光谱波段转换到另一光谱域,并用全 色高分辨率图像替换其中的相关波段,然后通过反变换回 到原始光谱域,主要包括IHS(明度、色调、饱和度)变换、 主成分变换、Gram Schmidt变换(简称GS变换)等。
基于像元级的 小 差 融合
精度 容错性 抗干 工作量 融合水
扰力
平
高
差
差
小
低
基于特征级 中 中 中 中 中 中
中
的融合
基于决策级 大 优 低 优 优 大
高
的融合
精选2021最新课件
7
2.1 融合方法分类
像元级 代数法 彩色变换 小波变换 K-T变换 主成分变换 回归模型法 滤波法
特征级 熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法
精选2021最新课件
10
3.1 彩色空间和彩色变换
1）RGB空间
如果将 R、 G、 B 看成三 个变量, 就形成一个三维 彩色空间。可以用一个三 维的立方体来表示它们能 组成的所有颜色 。RGB色 彩空间采用物理三基色表 示，因而物理意义很清楚， 适合彩色显象管工作。
融合跟踪PPT课件
第13页/共44页
去偏转换卡尔曼滤波方法
我们用如下的离散形式来描述线性定长多传感器组合系统： X (k 1) Φ(k)X (k) Γ (k)W (k)
（4-35）
其中：Φ(k) 是系统状态的一步转移矩阵；X (k) 是系统的状态变量；Γ (k) 是系统
噪声矩阵；W (k) 是零均值白噪声序列，且满足 E[W (k)W T ( j)] Q(k)kj 。
E vi (k)vTj ( j) 0， (i j)
（4-18）
根据伪序贯滤波方法的中心思想， 系统首先对一个传感器的量测数据进行 滤波，即
^
x
B ,1
(k
|
k)
^
x
B,1
(k
|
k
1)
K
B,1
(k
)z1
(k)
H1
(k)
^
x(k
|
k
1)
KB,1(k) P(k | k 1)H1T (k) H1(k)P(k | k 1)H1T (k) R1(k) 1
w(k) 为状态扰动噪声， vi (k) 为第 i 个传感器的量测误差，且 w(k) 与 vi (k) 均为均
值为零的高斯白噪声，相对应的协方差矩阵分别为 Q(k) 与 Ri (k) 。
第2页/共44页
假设状态扰动噪声 w(k) 与传感器量测噪声 vi (k) 之间是相互独立的，也就是
满足：
E w(k)wT (l) Q(k)kl E w(k)viT (l) 0
，
X
1
[x
x]'， X 2 [y
y]' ，为状态变量；、G 分
别为状态转移系数矩阵； Z p [rm m ]' ；其中的 h() 为非线性函数；W 为过程
去偏转换卡尔曼滤波方法
我们用如下的离散形式来描述线性定长多传感器组合系统： X (k 1) Φ(k)X (k) Γ (k)W (k)
（4-35）
其中：Φ(k) 是系统状态的一步转移矩阵；X (k) 是系统的状态变量；Γ (k) 是系统
噪声矩阵；W (k) 是零均值白噪声序列，且满足 E[W (k)W T ( j)] Q(k)kj 。
E vi (k)vTj ( j) 0， (i j)
（4-18）
根据伪序贯滤波方法的中心思想， 系统首先对一个传感器的量测数据进行 滤波，即
^
x
B ,1
(k
|
k)
^
x
B,1
(k
|
k
1)
K
B,1
(k
)z1
(k)
H1
(k)
^
x(k
|
k
1)
KB,1(k) P(k | k 1)H1T (k) H1(k)P(k | k 1)H1T (k) R1(k) 1
w(k) 为状态扰动噪声， vi (k) 为第 i 个传感器的量测误差，且 w(k) 与 vi (k) 均为均
值为零的高斯白噪声，相对应的协方差矩阵分别为 Q(k) 与 Ri (k) 。
第2页/共44页
假设状态扰动噪声 w(k) 与传感器量测噪声 vi (k) 之间是相互独立的，也就是
满足：
E w(k)wT (l) Q(k)kl E w(k)viT (l) 0
，
X
1
[x
x]'， X 2 [y
y]' ，为状态变量；、G 分
别为状态转移系数矩阵； Z p [rm m ]' ；其中的 h() 为非线性函数；W 为过程
第十三讲数据融合的应用PPT课件
智能信息处理技术
六、属性级融合模型
▪ 属性信息融合是基于目标类型的识别融合。传感 器网络中各传感器节点对环境事件监测所获得的 数据流，经分析处理提取特征，然后用模式识别 方法完成属性信息融合。根据对传感器数据的识 别层次，属性数据融合结构可分为三类： 1、数据层属性融合结构 2、特征层属性融合结构 3、决策层属性融合结构
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
6
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
（2）数据关联： 传统多传感器的数据融合着重解决多目标的数据 关联问题。
WSN由于大量节点之间的通信可能引起干扰，且 传感器测量存在不精确性，因此它更注重解决数 据的相关二义性问题。
7
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
（3）能量约束： WSN中节点能量有限，且节点发送与接收数据
15
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
2、分布式结构
源节点发送的数据经中间节点转发时，中间节点 查看数据包的内容，进行相应的数据融合后再传 送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据综合。
在一定程度上提高了网络数据收集的整体效率， 减少了传输的数据量，从而降低能耗，提高了信 道利用率。
16
自动化学院NUຫໍສະໝຸດ T5自动化学院NUST
智能信息处理技术
主要表现
（1）稳定性： 传统多传感器融合系统通过扩展空间覆盖范围和 提高抗干扰能力来增强运行的鲁棒性。
WSN则从提高数据收集效率出发，数据融合多基 于网内进行，考虑到部分节点会由于恶劣环境因 素或自身能量耗尽而造成失效情形，因此稳健性 和自适应性是WSN数据融合实现的前提。
遥感影像图像融合方法ppt课件
贝叶斯估计法；专家系统；神经网络法；模糊集理 论；可靠性理论以及逻辑模板法等
7
遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致， 又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
20
遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
21
小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实 现了遥感数据与地理数据的有机结合。
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
预处理 融合处理 应用
6
图像融合的层次
➢ 像元级 线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小 波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
3
图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义 指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非 遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术 所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的 数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后 将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中， 进行综合判读或进一步的解析处理
不进行直方图修正
7
遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致， 又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
20
遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
21
小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实 现了遥感数据与地理数据的有机结合。
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
预处理 融合处理 应用
6
图像融合的层次
➢ 像元级 线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小 波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
3
图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义 指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非 遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术 所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的 数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后 将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中， 进行综合判读或进一步的解析处理
不进行直方图修正
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
一、图像融合概述
2. 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。
一、图像融合概述
2. 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
Figure 3: Feature Detection
Figure 4: Feature Matching
(Images adapted from Zitova,2003 )
Image Registration
Figure 5: Transformation Model Estimation
Figure 6: Image Resampling and Transformation (Images adapted from Zitova,2003 )
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
低频
Wavelet Transform
小波变换示意图
四、图像融合方法
小波1级及2级分解图示
四、图像融合方法
小波变换图像融合流程
图像A 一层 小波 分解 LL 小 波 LH 系数 矩阵 HL HH 融合 决策 小波 系数 矩阵
矩阵 恢复
图像B
一层 小波 分解
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
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
求解仿射变换参数
特征点
匹配点
x a11 a12 x t x y a 21 a22 y t y
四、图像融合方法
3、小波变换法
首先，将已经配准后的两幅（或多幅）图像分别进 行小波变换，分解为小波系数；然后，将其对应的小 波系数依据一定的准则进行融合，最后，将融合的系
数进行逆变换，进行图像重构，即可获得融合后的图
像。 该方法充分利用了小波分解的多尺度、多分辨特性。
四、图像融合方法
小波变换示意图
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。
Di D fi DP D1 D2 D3
融合后的第 i个波段影像 的灰度值
原波段影像的灰度值
高分辨率影像的 灰度值
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。
二、图像融合简介
图像1 图像2 图像n
图像1
图像2
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
1. 2. 3. 4.
搜索空间 特征空间 搜索策略 相似性度量
从待配准的图像中提取出来 用于匹配的特征，包括边缘、轮 廓、面目标拐角、曲线上的交叉 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 征。
三、图像配准
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。
1. 2. 3. 4. 搜索空间 特征空间 搜索策略 相似性度量 在搜索空间寻找最佳 的变换模型参数的过程 中所采用的方法。
三、图像配准
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。
1. 2. 3. 4. 搜索空间 特征空间 搜索策略 相似性度量
衡量搜索空间中不同 的参数变换模型的优 异程度。
0.36, 0, 61.5, -5.5
0.36289, -4.5404, 53.8153, -6.2946
50
50 100 150 200 250 50 100 150 200 250
Results
100 150 200 250 50 100 150 200 250
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
四、图像融合方法
常用的融合方法
简单组合式图像融合方法 逻辑滤波器法 数学形态法 图像代数法 HIS变换 PCA变换 高通滤波法(HPF) 塔式分解法 小波变换法
空间域融合方法
变换域融合方法
四、图像融合方法
1、空间域融合方法
常见的融合规则：
对应像素取最大值 对应像素取最小值 对应像素取平均值
第十三讲 图像融合
主要内容
图像融合概述 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
图像融合概述 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、图像融合概述
1. 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。
一、图像融合概述
3. 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、图像融合概述
医学图像分析：
一、图像融合概述
医学图像分析：
PET
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
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
冗余信息
图像传感器A
图像传感器B
互补信息
一、图像融合概述
2. 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。
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