图像融合技术概述
图像融合简述
图像融合简述1、图像融合：图像融合是指将多幅图像，在经过去噪、配准等预处理后，再依据某些融合规则合成⼀幅图像的过程。
融合图像对⽬标的描述更清晰和准确，更适合图像后续的处理。
（多传感器图像融合（可见光图像和红外图像融合）、单⼀传感器多聚焦图像融合）图像融合需要遵守的3个基本原则：1)融合后图像要含有所有源图像的明显突出信息；2)融合后图像不能加⼊任何的⼈为信息；3) 对源图像中不感兴趣的信息，如噪声要尽可能多地抑制其出现在融合图像中。
融合图像的作⽤①图像增强。
通过综合来⾃多传感器（或者单⼀传感器在不同时间）的图像，获得⽐原始图像清晰度更⾼的新图像。
②特征提取。
通过融合来⾃多传感器的图像更好地提取图像的特征，如线段，边缘等。
③去噪。
④⽬标识别与跟踪。
⑤三维重构。
2、图像融合应⽤领域图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应⽤领域也遍及遥感图像处理，可见光图像处理，红外图像处理，医学图像处理等。
3、⼏种典型的数字图像融合⽅法主成分分析法差分演化计算法（DE）遗传算法 GA粒⼦群算法（PSO）蚁群算法神经⽹络法⼩波变换法模糊图像融合。
如果按研究⽅法分类，彩⾊图像融合⼤体可以分为两类：基于⼈的视觉系统和直接基于物理光学。
基于物理光学的研究是直接在颜⾊空间RGB中对图像进⾏处理、融合。
⽽基于⼈的视觉系统的融合，更多是从感官上在⾊彩的 HI V空间对图像进⾏融合。
4、融合过程：图像融合的⽅法很多，按照信息提取的层次从低到⾼的原则可划分为 3 类：像素级图像融合、特征级图像融合和决策级图像融合。
像素级融合依据⼀定的融合规则直接对源图像基于像素的特征进⾏融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
它保留源图像的原始信息最多、融合准确性最⾼，但该类⽅法也存在着信息量最⼤、对硬件设备和配准的要求较⾼、计算时间长和实时处理差等缺点。
特征级图像融合是⾸先对源图像进⾏简单的预处理，再通过⼀定模型对源图像的⾓点、边缘、形状等特征信息进⾏提取，并通过合适的融合规则进⾏选取，再依据⼀定的融合规则对这些特征信息进⾏选取和融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
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。
图像融合
图像融合实验目的1.熟悉图像融合的意义和用途，理解图像融合的原理；2.掌握图像融合的一般方法；3.掌握运用MATLAB软件进行图像融合的操作。
实验原理图像融合（Image Fusion）技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。
高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息，从而有效地提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别地可靠性及系统的自动化程度。
其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，以增强影像中信息透明度，改善解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。
这诸多方面的优点使得图像融合在医学、遥感、计算机视觉、气象预报及军事目标识别等方面的应用潜力得到充分认识、尤其在计算机视觉方面，图像融合被认为是克服目前某些难点的技术方向；在航天、航空多种运载平台上，各种遥感器所获得的大量光谱遥感图像（其中分辨率差别、灰度等级差别可能很大）的复合融合，为信息的高效提取提供了良好的处理手段，取得明显效益。
一般情况下，图像融合由低到高分为三个层次：数据级融合、特征级融合、决策级融合。
数据级融合也称像素级融合，是指直接对传感器采集来得数据进行处理而获得融合图像的过程，它是高层次图像融合的基础，也是目前图像融合研究的重点之一。
这种融合的优点是保持尽可能多得现场原始数据，提供其它融合层次所不能提供的细微信息。
图像融合最简单的理解就是两个（或多个）图像间的相加运算。
这一技术广泛应用于多频谱图像理解和医学图像处理等领域。
主要分为空域和频域相加。
一、应用MATLAB软件进行两幅图像的融合的主要方法有：1.图像直接融合；2.图像傅立叶变换融合；3.图像小波变换融合。
图像融合的MATLAB程序如下：（1）调入、显示两幅图像的程序语句load A;X1=X;map1=map;load B;X2=X;map2=map; %打开图像subplot(1,2,1)image(X1),colormap(map1);title(‘图像map1’)subplot(1,2,2)image(X2),colormap(map2);title(‘图像map2’) %显示两幅图像（2）两幅图像直接融合的程序语句figure,subplot(1,3,1)image((X1+X2)/2),colormap(map2); %在空域内直接融合title(‘两图像直接相加融合’) %显示融合后的图像，并命名为“两图像直接相加融合”（3）两幅图像傅立叶变换融合的程序语句F1=fft2(X1);F2=fft2(X2); %分别计算两幅图像的快速傅立叶变换X=abs(ifft2(F1+F2)/2); %两幅图像在频域内相加后的傅立叶逆变换subplot(1,3,2)image(X),colormap(map2); %显示融合后的图像title(‘两幅图像傅立叶变换融合’) %给融合后的图像命名并显示在图上（4）两幅图像小波变换融合的程序语句[C1,L1]=wavedec2(X1,2, ‘sym4’);[C2,L2]=wavedec2(X2,2, ‘sym4’); %分别对两幅原图像进行小波分解C=C1+C2; %对分解系数进行融合X=waverec2(C,L1,’sym4’); %对融合后的信号进行图像重构subplot(1,3,3)image(X/2),colormap(map2); %显示经过小波变换融合后的图像title(‘图像小波变换融合’) %给融合后的图像命名并显示在图上二、HIS变换原理HIS变换是像素级图像融合方法中常用的方法，可以实现不同空间分辨率的图像之间的几何信息的叠加。
图像融合技术
18.9 235ms 10.6 375ms 5.34 281ms
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8.4.1 多光照图像融合
在XAVIS代码区中编写线性融合代码：
Readimage(21.bmp,image);
showimage(image);
sleep(1000); Readimage(22.bmp,image1); showimage(image1); sleep(1000); TimerBegin(cccc);
D l1,Ai,jD l1,Bi,j
其它
D l2 ,Ai,jD l2 ,Bi,j
其它
图像重构D l3 ,Fi,j D D ll3 3 ,,B Aii,,jj,,
D l3 ,Ai,jD l3 ,Bi,j
其它
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A l 1 i,j 1 2 m ,n Z h ~ m h ~ n A l i 2 m ,j 2 n m ,n Z h ~ m g ~ n D l 1 i 2 m ,j 2 n
相关系数加权
图像代数算法
8.4.1 多光照图像融合
多光照图像融合方法的评价
方法
线性加权法 （阈值=7、20） 相关系数加权法
（阈值=30） 图像代数算法 （阈值=80）
熵 交叉熵 空间频率 平均误差 处理时间
4.46 0.78 27.08 4.28 0.72 27.02 4.44 0.17 27.26
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8.2.3 小波变换图像融合算法
基于小波分解的图像融合方法原理图
DWT A
DWT B
融合 规则
IDWT
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8.2.3 小波变换图像融合算法
图像融合原理
图像融合原理
图像融合是指将两幅或多幅图像融合成一幅新的图像的过程。
图像融合的原理主要包括以下几个方面：
1.空间域融合：空间域融合是将两幅或多幅图像的像素点进行
统计或加权，然后再进行逐像素的计算，得到合成图像。
常见的空间域融合方法包括平均值融合、最大值融合和最小值融合等。
2.频域融合：频域融合是将图像进行傅里叶变换，将图像从空
间域转换到频域。
然后通过对频域图像进行统计或加权，再进行逆傅里叶变换，得到合成图像。
频域融合常用的方法有基于幅度谱的融合和基于相位谱的融合等。
3.尺度域融合：尺度域融合是将图像进行多尺度分解，得到各
个尺度的图像。
然后通过对各个尺度图像的系数进行统计或加权，再进行逆分解，得到合成图像。
常见的尺度域融合方法包括小波变换融合和多分辨率分析融合等。
4.特征域融合：特征域融合是将图像进行特征提取，得到各个
图像的特征表示。
然后通过对特征进行统计或加权，再将特征转换回图像空间，得到合成图像。
常见的特征域融合方法有基于边缘特征的融合和基于颜色特征的融合等。
图像融合的目的是将多个图像的有用信息综合起来，提高图像的质量和辨识度。
不同的融合方法适用于不同的图像融合场景，
如医学影像融合、军事侦察融合和遥感图像融合等。
通过选择合适的融合方法，可以获得更好的融合效果。
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。
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术图像处理是一项非常重要的技术，在许多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、计算机视觉、遥感图像处理等。
在图像处理中，图像融合和多模态图像分析技术是两个非常重要的方面。
本文将介绍在Matlab中实现图像融合和多模态图像分析的方法和技术。
一、图像融合技术图像融合是指将多个不同模态或不同源的图像融合为一个具有更丰富信息的图像。
在图像融合技术中，常用的方法有像素级融合和特征级融合。
1.1 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素按照一定的规则进行融合。
在Matlab中，可以使用imfuse函数来实现像素级融合。
该函数可以通过设置不同的融合模式来实现不同的效果，如加权平均、最大值、最小值等。
通过调整各个模态的权重，可以获得不同的融合效果。
1.2 特征级融合特征级融合是指将多幅图像的特征进行融合。
在Matlab中，可以使用特征提取和特征匹配的方法来实现特征级融合。
首先，使用不同的特征提取方法，如SIFT、SURF等，提取多幅图像的特征点。
然后，使用特征匹配的方法，如RANSAC算法，将多幅图像的特征点进行匹配和融合。
最后，根据匹配结果，可以生成一幅具有更丰富信息的图像。
二、多模态图像分析技术多模态图像分析是指对多模态图像进行分析和处理，以获得更全面和准确的信息。
在Matlab中，可以使用多种方法和技术来实现多模态图像分析。
2.1 图像配准图像配准是多模态图像分析的基础，它是将多幅图像进行准确的空间或特征对齐。
在Matlab中，可以使用imregister函数来实现图像配准。
该函数可以通过设置不同的配准方法和参数，如相位相关、归一化互相关等，来实现不同的配准效果。
2.2 图像分割图像分割是将图像中的目标或区域进行划分和提取的过程。
在多模态图像分析中，图像分割可以用来提取不同模态之间的特征。
在Matlab中，可以使用多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，来实现图像分割。
基于特征提取的图像融合技术及其应用研究
基于特征提取的图像融合技术及其应用研究现如今，计算机视觉已经成为人工智能领域中炙手可热的一个分支。
而图像处理技术作为计算机视觉的基础，更是受到广泛的关注。
其中，图像融合技术是图像处理领域的重要技术之一。
本文将介绍基于特征提取的图像融合技术及其应用研究。
一、图像融合技术概述图像融合技术，顾名思义，是将两幅或多幅图像结合成一幅图像的过程。
图像融合可以分为不同的类别，例如基于像素的融合和基于特征的融合等。
其中，基于特征的融合技术由于特征提取的准确性更高，因此更为广泛地应用于实际应用中。
二、基于特征提取的图像融合技术实现方法基于特征提取的图像融合技术是在不同的特征空间中获得两幅或多幅图像的特征，然后使用特定的算法来融合这些特征，最终实现图像融合的过程。
1. 特征提取特征提取是基于特征提取的图像融合技术的一个重要环节。
在特征提取的过程中，需要将图像从原始的像素空间转换到代表图像内容的特征空间中。
特征提取可以使用各种算法，例如离散小波变换、主成分分析等。
其中，离散小波变换能够将图像分解成不同尺度和不同方向的小波系数，从而提取图像的多尺度和多方向特征；而主成分分析则能够将图像的不同部分提取出来，然后合成图像。
2. 特征融合在获得不同图像特征的基础上，可开始进行特征融合的过程。
特征融合可以分为两种基本方法：低水平融合和高水平融合。
低水平融合是将两幅或多幅图像的特征进行逐像素融合。
高水平融合则是将两个或多个不同的特征集合在一起再进行融合，以获得更多的信息。
三、基于特征提取的图像融合技术在实际应用中的研究基于特征提取的图像融合技术在实际应用中有着广泛的应用。
以下是其中一些应用案例的简介：1. 遥感图像融合遥感图像通常包含多个波段的信息，而不同波段对应的信息在像素点上可能不一致。
基于特征提取的图像融合技术可以用于融合多波段遥感图像，从而获得更多的地物信息。
2. 医学图像融合医学图像融合可以将不同的医学成像技术(例如CT、MRI等)的图像结合成一个综合的图像，以获得更全面、准确的信息。
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k,l
hm2k g n2l
d
2 j
k ,lZ
k,l
hm2k hn2l
d
3 j
k ,lZ
k,l
hm2k hn2l
对任意 L2 R 上的二维矩阵
A a m, n m,nZ
满足： a2 m, n m,nZ
定义如下算子为
H r Am, n
H
C
Am,
n
Gr Am, n
1
2 kZ a k, n hk 2m
决策级融合关联各传感器提供的判决，以增加识别的置信度。决策级融合 方法主要是基于认知模型的方法，需要采用大型数据库和专家判决系统来 模拟人的分析、推理、识别、判决过程，以增加决策的智能化和可靠性。 决策级融合的主要优点在于：通信及传输要求低，容错性高，数据要求低， 分析能力强。研究方法主要集中于贝叶斯估计法、神经网络法、模糊聚类 法及专家系统等。
❖ 广泛采集地球远 程遥感图像。 1972年 Landsat1 1999年 Landsat7
❖ 已采集百万张图 像，广泛用于农 业，地理学，森 林学，教育，地 图绘制和全球变 革Fra bibliotek究。分类
图像
预处理
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
像素级融合是在严格配准的条件下，直接利用来自各个传感器的信息进行 像素与像素关联的融合方法，可用来提高信号的灵敏度与信噪比，以利于 目视观测与特征提取。其主要优点是能保持尽可能多的现场数据，提供其 他融合层次所不能提供的细微信息。由于该方法的融合基础是严格的像素 对准，所以对不同传感器采集视场的配准要求很高。
尺度小波变换，得到两幅图像在不同尺度下的低频方向、水 平方向、垂直方向、 45º角方向的高频信息图序列。
2 小波多分辨融合：对两幅图像的不同层次、不同特征层的 信息图分别附加一定的权重进行融合，从而得到融合图像的 小波多分辨结构。
如果将图像的离散小波变换与图像的Gaussian金字塔分解进 行简单对比，可以认为离散小波变换在提取图像低频部分的 同时，较Gaussian金字塔分解多出两个方向的分解处理。图 像融合在这些特征域内进行，理论上较Gaussian金字塔融合 具有更好的效果。
基于小波变换的融合算法
1 获取每一路图像的小波金字塔序列：对两幅图像分别作多
1
2 lZ a m, l hl2n
1
2
a
kZ
k,n
g k 2m
GC
Am,
n
1
2
lZ
a
m, l
gl2n
其简洁形式为
C j H r H C C j1
d
1 j
H r GC C j1
d
2 j
Gr H C C j1
d
3 j
Gr GC C j1
低频分量 图像的水平边缘 图像的竖直边缘 角点和45º方向边缘
55
Gl*1 i, j 4 m,nGl i m 2 , j n 2 m1 n1
1.2各种金字塔技术 1.2.1 Laplacian金字塔技术
Ll Gl Gl*1
1.2.2 对比度金字塔技术
Cl
Gl G*
l 1
1.3金字塔融合算法
1.3.1 获取每一路图像的Gaussian金字塔序列
应用 医疗应用
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。
LANDSAT发射火箭
远程遥感
LANDSAT项目工作组 LANDSAT采集的图像
❖ 美国陆地资源卫 星LANDSAT是最 早投入实际使用 的图像融合系统。
目录
❖ 定义 ❖ 分类 ❖ 融合评价方法 ❖ 研究方法
应用 像素级融合方法 信息融合图像识别方法 研究展望
定义
❖ 图像融合是一门新兴的学术研究方向，作为信息融 合的一个重要分支，是多传感器信息融合中可视信 息部分的融合，它将多元信道所采集的关于同一目 标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信 息，最后综合成统一图像或综合图像特征以供观察 或进一步处理。它是一门综合传感器、图像处理、 信号处理、计算机视觉和人工智能等技术的现代高 新技术。
1.3.2 获取每一路图像的Laplacian或对比度金字塔等序列
1.3.3 该塔序列对应级融合，融合算子很多，
最常见的取“与”或“或”。
1.3.4 融合塔序列逆构最底层图像（以对比度塔为例）
Cl Gl / Gl*
Cl
Gl
1 l N 1 lN
2 小波变换
小波变换（Wavelet Transform）是一种新型的工程数学工具，由于其具备的 独特数学性质与视觉模型相近，因此，小波变换在图像处理领域也得到了广 泛的运用。用在图像融合领域的小波变换，可以说是金字塔方法的直接拓展。
特征级融合是在像素级融合的基础上，使用参数模板、统计分析、模式相 关等方法进行几何关联、目标识别、特征提取的融合方法，用以排除虚假 特征，以利于系统判决。特征级融合可从两方面进行研究，目标状态数据 融合和目标特性融合。该层融合的优点在于实现了可观的信息压缩，便于 实时处理，其融合结果能够最大限度地给出决策分析所需要的特征信息。 研究方法主要从聚类分析法、Dempster-Shafer推理法、贝叶斯估计法、神 经网络法等展开。
多分辨融合 1 金字塔技术
1.1高斯窗口函数
可分离性 、归一化 、对称性 、奇偶项等贡献性
1 5 8 5 1
m, n
1
5 8
25 40
40 64
25 40
5 8
400 5 25 40 25 5
1 5 8 5 1
1.2高斯金字塔
55
Gl i, j m,nGl12i m,2 j n m1 n1
Mallat经典算法
设输入图像为 f m, n 令 C0 m, n f m, n Mallat图像分解算法如下
C
j
d
1 j
d
2 j
m, n m, n m, n
1 2
C j1
k ,lZ
1 2
C j1
k ,lZ
1 2
C j1
k ,lZ
k, l h h k2m l2n k, l h g k 2m l2n k, l g h k 2m l2n
d
3 j
m, n
1
C j1 2 k ,lZ
k,l
g g k 2m l2n
式中，Z为整数级， {h，g}为选定的滤波 器组，1<=j<=N,N为 离散小波变换分解层 数。
重构算法为
C j1
m, n
1 2
C k ,lZ
j
k,l
hm2k hn2l
d
1 j
k ,lZ