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 -=
22(1,)mag i j -= 1mag 2mag 分别为图一、图二的LL 图像梯度值矩阵，然后求出相应的列梯度最大值，并赋给列梯度最大值向量1mtdd 、2mtdd ，为得到能反映实际特征的容易分析的图像，对1mtdd 、2mtdd 进行去噪。
步骤三：列梯度最大值向量1mtdd 、2mtdd 反映出LL 图像灰度值显著变化的地方，以图像二为参考图像，图像一的1mtdd 的i 位与2mtdd 的i 位相减的绝对值，各位的差值相累加并赋给向量ave[i]，依次循环，求出ave[i]（实际ave[i]中差值累加数最小的列数也是是两幅图LL 子图可准确拼接的部位），为准确得出拼接位置，1mtdd 的i 位与2mtdd 的i 位相减的绝对值与ave[i]相减，其差值累积赋给simil 向量，simil 最小值的列数便是LL 子图准确拼接的部位，其他各个子图依次在此列数中进行拼接，便得出拼接图像的一级小波分解图像，在对分解图像进行重构，便得出拼接图像。
二、实验结果
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
多聚焦图像融合源代码
针对经典的最大系数法不准确和方差法计算量大的问题，本文给出了一种混合多级式多聚焦图像融合方法。对于三层小波分解的多聚焦图像融合，每幅图像被分解为三层十个频带。对这十个频带本文分别采用三种方法进行融合。对于低频系数，本文仍然采用求平均法；对于高频系数本文采用方差法和最大系数法进行融合。它们的计算量比最大系数法大一些，但是融合结果更接近于原始清晰图像，而相比于方差法，它们的计算量小的多，但是融合质量稍差一些，应用者可以根据不同的需要进行选择。 本文还给出了一种基于Canny算 子边缘检测的小波变换多聚焦图像融 合方法。首先对图像进行三层小波分 解，然后用Canny算子进行边缘检测， 得到各层分辨率下的边缘图像；对相 应分辨率的高频小波系数根据其是否 为图像的边缘点采用最大系数法或方 差法分别进行融合。仿真实验证明该 方法效果良好，计算量可以灵活调节。 关键词:小波变换；多尺度几何分析；多聚焦图像融合；边缘检测主要程序： clear all; close all; leo1=imread('a1.bmp');%读入图片 leo2=imread('a2.bmp') T=0.4;k1=0.5;k2=0.5;w='db4';m='edge'; tic; outdoor1=leo1; outdoor2=leo2; %三层小波分解 [ca11,chd11,cvd11,cdd11]=dwt2(outdoor1,w); [ca12,chd12,cvd12,cdd12]=dwt2(ca11,w); [ca13,chd13,cvd13,cdd13]=dwt2(ca12,w); [ca21,chd21,cvd21,cdd21]=dwt2(outdoor2,w); [ca22,chd22,cvd22,cdd22]=dwt2(ca21,w); [ca23,chd23,cvd23,cdd23]=dwt2(ca22,w); %求边缘图像 e11=edge(ca11,'canny',T); e12=edge(ca12,'canny',T); e13=edge(ca13,'canny',T); e21=edge(ca21,'canny',T); e22=edge(ca22,'canny',T); e23=edge(ca23,'canny',T); %矩阵融合 chd3=matfusion(chd13,chd23,e13,e23); cvd3=matfusion(cvd13,cvd23,e13,e23); cdd3=matfusion(cdd13,cdd23,e13,e23); chd2=matfusion(chd12,chd22,e12,e22); cvd2=matfusion(cvd12,cvd22,e12,e22); cdd2=matfusion(cdd12,cdd22,e12,e22); chd1=matfusion(chd11,chd21,e11,e21); cvd1=matfusion(cvd11,cvd21,e11,e21); cdd1=matfusion(cdd11,cdd21,e11,e21); ca3=k1*ca13+k2*ca23; %反小波变换 L2=size(chd2);L1=size(chd1); ca2=idwt2(ca3,chd3,cvd3,cdd3,w); ca1=idwt2(ca2(1:L2(1),1:L2(2)),chd2,cvd2,cd d2,w); I=idwt2(ca1(1:L1(1),1:L1(2)),chd1,cvd1,cdd1, w);
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);
多聚焦图像融合算法研究
本科毕业设计论文题目多聚焦图像融合算法研究 专业名称 学生姓名 指导教师 毕业时间
毕业 任务书 一、题目 多聚焦图像融合算法研究 二、指导思想和目的要求 本题目来源于科研，主要研究多聚焦图像的概念，学习多聚焦图像的常用融合算法，进而实现相关算法。希望通过该毕业设计，学生能达到： 1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力； 2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。 三、主要技术指标 1．学习多聚焦图像的特点； 2．研究多聚焦图像的融合算法； 3．实现多聚焦图像的融合。 四、进度和要求 第01周----第02周： 参考翻译英文文献； 第03周----第04周： 学习多聚焦图像的特点； 第05周----第08周： 研究多聚焦图像的融合算法； 第09周----第14周： 编写多聚焦图像的融合程序； 第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。 五、主要参考书及参考资料 1.张德丰.MATLAB 数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，201 2. 2. 敬忠良. 图像融合——理论与应用[M].北京：高等教育出版社，2010. 3. 郭雷. 图像融合[M]. 北京：电子工业出版社，2011. 4. 孙巍. 孙巍. 像素及多聚焦图像融合算法研究[D].长春：吉林大学，2008. 5. 马先喜. 多聚焦图像融合算法研究[D].无锡：江南大学，2012. 学生 指导教师 系主任 __ __ 设计 论文
摘要 图像融合是将同一对象的两个或多个图像按一定规则合成为一幅图像。其关键是抽取每幅源图像中的清晰区域，并将这些清晰区域以一定的规则融合起来，从而生成一幅清晰且信息量完整的融合图像。多聚焦图像融合的具体目标在于提高图像的空间分辨率、改善图像的几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、替代或修补图像数据的缺陷等。 本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关的基本知识，对DWT分解的层数和方向子带的个数对融合结果的影响进行了初步的研究。并就加权平均法、单层DWT分解、二层及二层以上DWT分解对多聚焦图像的融合进行了算法研究和编程实现，并对这些方法的仿真结果进行了比较分析。 仿真结果表明，基于空间域的加权平均法的融合效果非常一般，在图像的细节表现力方面存在很大的不足；而基于变换域中的小波变换的低频取平均、高频取绝对值最大的融合算法在小波分解层数达到三层时，所得融合图像的性能指标，如信息熵、空间频率和清晰度都较为理想，达到了预期目的。可见多层DWT分解融合方法具有较高的应用价值，可以将其用于图片的判读分析，如指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原等。 关键词：图像融合，多聚焦图像，加权平均，DWT
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
多聚焦图像像素级融合算法研究
多聚焦图像像素级融合算法研究 多聚焦图像融合是多源图像融合领域的一个重要分支,主要用于同一光学传感器在相同成像条件下获取的聚焦目标不同的多幅图像的融合处理。由于聚焦范围有限,光学成像系统不能将焦点内外的所有目标同时清晰成像,导致图像分析时需要耗费大量时间和精力。 多聚焦图像融合是一种解决光学成像系统聚焦范围局限性问题的有效方法,可以有效提高图像信息的利用率,扩大系统工作范围,增强系统可靠性,更加准确的描述场景中的目标信息。目前,该技术广泛应用于交通、医疗、物流、军事等领域。 多聚焦图像像素级融合是多聚焦图像融合的基础,它获得的原始信息最多,能够提供更多的细节信息。如何准确定位并有效提取源图像中的聚焦区域是多聚焦图像像素级融合的关键。 由于受图像内容复杂性影响,传统的多聚焦图像像素级融合方法很难对源图像中聚焦区域准确定位,且融合图像质量并不理想。本论文针对现有多聚焦图像像素级融合方法存在的不足,在空间域内对多聚焦图像像素级融合算法进行了深入研究。 论文主要研究内容如下：1、提出了基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的多聚焦图像融合算法。根据RPCA构建的低维线性子空间可表示高维图像数据,增强目标特征信息,对噪声具有鲁棒性的特点,将源图像在RPCA分解域的稀疏特征作为PCNN神经元的外部输入,并根据PCNN神经元的点火频率来定位源图像中的聚焦区域,增强了融合算法对噪声的鲁棒性,提高了融合
图像质量。 2、提出了基于RPCA与四叉树分解相结合的多聚焦图像融合算法。利用源图像稀疏矩阵的区域一致性进行块划分,有利于提高聚焦区域信息提取的完整性和准确性。 此外,四叉树分解用树结构存储图像块划分结果,有利于提高源图像递归剖分的效率。该算法在自适应确定最优分块大小的基础上,利用稀疏矩阵各稀疏矩阵子块的局部特征检测源图像的聚焦区域,抑制了“块效应”对融合图像质量的影响,取得了良好的融合效果。 3、提出了基于图像分解的多成分图像融合算法。利用基于 (Rudin-Osher-Fatemi, ROF)模型的Split Bregman算法将源图像分解为卡通和纹理部分,用卡通成分和纹理成分中像素邻域窗口的梯度能量(Energy of image Gradient, EOG)检测聚焦区域像素,并根据融合规则对这些像素进行融合,将融合后的卡通和纹理部分合并实现图像融合。 该算法提高了融合算法对源图像几何特征描述的完整性,提升了融合算法性能,改善了融合图像的视觉效果。4、提出了基于非负矩阵分解(Negative Matrix Factorization, NMF)和聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。 利用NMF的纯加性和稀疏性,对多聚焦图像进行初始融合,利用初始融合图像与源图像间的差异图像的局部梯度特征检测聚焦区域,根据融合规则将检测到的聚焦区域进行合并得到最后的融合图像。该算法提高了聚焦区域检测准确性,改善了传统NMF融合算法所得融合图像对比度,提高了融合图像质量。 最后,对本文的主要研究工作和创新点进行总结,并对未来研究方向进行了展望。
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);
多聚焦图像融合方法综述
多聚焦图像融合方法综述 摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即： （1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙； （2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个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,
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 -=
多聚焦图像融合源代码演示教学
多聚焦图像融合源代 码
针对经典的最大系数法不准确和方差法计算量大的问题，本文给出了一种混合多级式多聚焦图像融合方法。对于三层小波分解的多聚焦图像融合，每幅图像被分解为三层十个频带。对这十个频带本文分别采用三种方法进行融合。对于低频系数，本文仍然采用求平均法；对于高频系数本文采用方差法和最大系数法进行融合。它们的计算量比最大系数法大一些，但是融合结果更接近于原始清晰图像，而相比于方差法，它们的计算量小的多，但是融合质量稍差一些，应用者可以根据不同的需要进行选择。 本文还给出了一种基于Canny算子边缘检测的小波变换多聚焦图像融合方法。首先对图像进行三层小波分解，然后用Canny算子进行边缘检测，得到各层分辨率下的边缘图像；对相应分辨率的高频小波系数根据其是否为图像的边缘点采用最大系数法或方差法分别进行融合。仿真实验证明该方法效果良好，计算量可以灵活调节。 关键词:小波变换；多尺度几何分析；多聚焦图像融合；边缘检测 主要程序： clear all; close all; leo1=imread('a1.bmp');%读入图片 leo2=imread('a2.bmp') T=0.4;k1=0.5;k2=0.5;w='db4';m='edge'; tic; outdoor1=leo1; outdoor2=leo2; %三层小波分解 [ca11,chd11,cvd11,cdd11]=dwt2(outdoo r1,w); [ca12,chd12,cvd12,cdd12]=dwt2(ca11,w ); [ca13,chd13,cvd13,cdd13]=dwt2(ca12,w ); [ca21,chd21,cvd21,cdd21]=dwt2(outdoo r2,w); [ca22,chd22,cvd22,cdd22]=dwt2(ca21,w );
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
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