基于改进的拉普拉斯变换的图像融合技术
无缝拼接方案
无缝拼接方案引言无缝拼接是指在不显著破坏图像结构的情况下，将多张图像拼接在一起以形成一幅更大的图像。
这种技术广泛应用于全景图拼接、广告拼接以及视频监控领域。
本文将介绍一种基于计算机视觉的无缝拼接方案，通过图像处理算法实现高质量的图像拼接。
步骤一：特征点检测与匹配特征点检测是图像拼接的关键步骤之一。
我们需要在待拼接的图像中寻找一些显著的特征点，用以进行拼接。
常见的特征点检测算法包括SIFT、SURF和ORB 等。
在本方案中，我们选择使用SIFT算法进行特征点检测。
在完成特征点检测之后，我们需要对特征点进行匹配。
匹配的目标是找出两张待拼接图像中对应的特征点。
SIFT算法可以为每个特征点生成一个描述子，我们可以通过计算描述子之间的距离来进行特征点的匹配。
常用的匹配算法有暴力匹配和近似最近邻匹配。
在本方案中，我们选择使用近似最近邻匹配算法。
步骤二：单应性矩阵计算在找到对应的特征点之后，我们可以利用这些特征点计算出单应性矩阵。
单应性矩阵是一个3x3的矩阵，可以将一个图像从一种投影关系映射到另一种投影关系。
利用单应性矩阵，我们可以将两张图像对齐在同一个平面上。
常见的单应性矩阵计算算法有直接线性变换(DLT)和RANSAC算法。
在本方案中，我们选择使用RANSAC算法进行单应性矩阵计算。
步骤三：图像拼接在计算出两张待拼接图像之间的单应性矩阵之后，我们就可以进行图像的拼接了。
拼接的目标是将两张图像无缝地拼接到一起，使得拼接后的图像看起来像是一张完整的图像。
常见的图像拼接算法包括重叠区域平均、透视变换和多频段融合等。
在本方案中，我们选择使用多频段融合算法进行图像的拼接。
多频段融合是一种基于拉普拉斯金字塔的图像拼接算法。
首先，我们需要将两张图像分别构建成拉普拉斯金字塔。
然后，将两张图像的金字塔进行融合，融合的策略可以是按权重融合或者按像素值融合等。
最后，我们将融合后的图像通过拉普拉斯金字塔进行重建，得到最终的拼接图像。
基于多尺度变换的多源图像融合技术研究
基于多尺度变换的多源图像融合技术研究多源图像融合是指综合两个或者多个源图像信息,获得对同一场景更为准确、更为全面和更为可靠描述的图像。
目前,由于多尺度变换具有良好的时频域局部特性,因此它被广泛的应用于图像融合领域,当源图像采用多尺度变换进行分解后,所得到的分解系数会处于不同的尺度上,因此可以更有针对性的选择融合准则,实现系数最优化的融合,从而最终改善融合图像的质量。
在基于多尺度变换的图像融合算法中,比较成熟和应用较为广泛的当属基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法和基于小波变换的图像融合算法。
但这两种方法都有其局限性,在基于拉普拉金字塔的图像融合算法中,源图像经拉普拉斯金字塔分解后不仅会产生大量的冗余信息,致使融合过程中数据量增大,而且分解后产生的信息不具备方向性,在基于小波变换的图像融合算法中,虽然小波分解后不会造成数据量增大,且有一定的方向性,从而在一定程度上弥补了拉普拉斯金字塔分解的不足,但小波分解只能对低频信号进行,不能对高频信号进行,同时分解后如何选择一个具有优良特性的融合准则也是一个问题,最重要的是,由于小波基不具备各向异性,因此往往不能实现对图像最为稀疏的表达,这些都会对最终的融合图像质量产生不利影响。
因此,针对这些问题,本论文开展了以下几方面工作:(1)针对小波变换只能对低频信号进行分解,不能对高频信号进行分解这一局限性,选用既能对低频信号进行分解,又能对高频信号进行分解的小波包变换来对源图像进行分解和重构,并对融合准则进行了改进以实现红外图像与可见光图像融合。
(2)针对融合准则的问题,特别介绍了脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN),并将PCNN进行了有效的改进使之作为融合准则使用;同时为了解决小波变换过程中存在大量的卷积运算,会造成运算复杂,计算量增大,储存空间需求增多等问题,改用提升格式小波变换来对图像进行多尺度变换;最后将提升格式小波变换与改进后的PCNN结合起来应用于医学图像融合。
基于拉普拉斯算法对扩散学现象引起图像模糊进行图像锐化的算法研究和实现
数字图像处理结课论文学院：电气信息工程学院专业：通信工程班级：2班姓名：学号：20110098日期：2013.12.23基于拉普拉斯算法对扩散学现象引起图像模糊进行图像锐化的算法研究和实现摘要：本文讲述了空域锐化中常用的二阶微分算法——拉普拉斯算子法。
全文首先对拉普拉斯运算做了简单的描述，并简明地分析了其原理：通常是将原图像和对他实施拉式算子后的结果组合后产生一个锐化图像。
然后对其在数字图像处理方面进行举例分析，并编程实现锐化效果。
最后对实验结果进行分析与讨论，说明其在图像处理应用方面，特别是用来改善因扩散效应的模糊方面特别有效。
该文提出了一种基于拉普拉斯算法的图像锐化方法，并在DSP上实现其算法首先研究拉普拉斯算子锐化图像的基本原理，并推导出图像锐化的拉普拉斯算子。
其次，根据拉普拉斯算子，在CCS2软件上运用C语言编写主函数和读取图像数据的Readimage 子函数初始化图像的InitImage子函数和对图像锐化的计算Laplace子函数等子函数来实现基于拉普拉斯算法的图像锐化程序最后采用三副模糊图像验证图像锐化的效果比较实验结果，可知运用该算法锐化处理的图像比原来图像清晰。
关键词：DSP技术图像锐化拉普拉斯算法二阶微分锐化1.引言图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。
这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。
图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。
在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。
我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。
可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。
我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。
基于复合激励模型的Surfacelet域多聚焦图像融合方法
Ｓ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｌ ｅ ｔ 变换后得到若干不同频带子图像 ，该 方法根据低频 子带和 高频子 带的特点 ，建立复合激励模型 ，即分别 把 改进的拉普拉斯 能量和与 空间频率作为复合型 Ｐ Ｃ ＮＮ 的外部激励 ，采用复合 型 Ｐ Ｃ Ｎ Ｎ 优选融合 系数 ，改善 融合 效果。获取 的融合 图像 的灰度级分布 更加分散 ，图像纹理连贯 ，细节突 出。实验 结果表 明，该算法克服传统 多聚
收稿 日期 ：２ ０ １ ２ — １ ２ — １ １ ；收到修 改 稿 日期 ：２ ０ １ ３ － ０ ３ — ０ ４
基金 项 目 ：国家 自然 基金 （ ６ １ ２ ６ １ ０ ２ ８ ） ；教 育部 “ 春 晖计 划” （ Ｚ ２ ０ ０ ９ ． １ ． ０ １ ０ ３ ３ ） ；内 蒙古 自治 区高等 学校 科学研 究 项 目基金 （ Ｎ Ｊ １ ０ ０ ９ ７ ） ；内蒙 古 自然
ａ ｒ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｇ ｒ ａ ｙ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｕｓ ｆ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｉ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ｄ ｉ ｓ ｐ ｅ ｒ ｓ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ
（ ＤＷＴ ） ａ ｎ ｄ Ｐ Ｃ Ａ ｒ ｔ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ．
一种多聚焦图像融合的拉普拉斯金字塔方法
高斯金字塔分解是拉普拉斯金字塔分解的基 础。完成图像高斯金字塔分解之后，还需要通过内插 上采样和带通滤波两个步骤，就可以完成图像拉普拉 斯金字塔分解了。总结概括就是：低通滤波、降采样、 内插上采样、带通滤波四个过程[9-10]。
收稿日期：2018-12-03 作者简介：何乃莹（1980-），女，辽宁营口人，大学本科，主要研究方向：电子信息研发和生产组织管理。
（Suzhou Beichuang Automation Equipment Co., Ltd., Suzhou, Jiangsu 215331, China）
Abstract：Machine vision is the basis of robot navigation. Binocular stereoscopic imaging is a common method of machine vision. In binocular stereoscopic imaging, because of the problem of focusing, there are certain differences between the generated images. This distinction has serious constraints on stereoscopic imaging. A Laplacian Pyramid fusion method for multi focus image is proposed. After multi-scale decomposition of left-right focusing images, the details of images in different frequency domains can be obtained. Then, fusion can be carried out on corresponding scales to obtain a multi-scale image after fusion. Then, inverse transform of Laplacian Pyramid can be carried out to obtain the fused image. Thus, the problem of local indistinct image in multi focus image is solved by the method, which is beneficial to binocular stereo vision imaging. Key words：multi focus image；image fusion；Laplacian Pyramid；entropy
基于深度学习的图像融合算法研究与应用
基于深度学习的图像融合算法研究与应用近年来，深度学习技术在计算机视觉领域有着广泛的应用。
其中，图像融合是一个非常重要的研究方向。
图像融合技术可以将多幅图像融合成一幅图像，从而得到更加清晰和准确的图片。
本文将介绍基于深度学习的图像融合算法的研究情况和应用现状。
一、深度学习算法在图像融合中的应用图像融合技术已经成为了计算机视觉领域的研究热点之一。
传统的图像融合方法有PCA、拉普拉斯金字塔等。
这些方法虽然有着很好的效果，但是他们无法很好地处理纹理信息，因此，如何结合多种信息更好地融合图像一直是研究的重点。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习算法成功的应用于图像融合领域，不断的推进图像融合的研究进程。
二、深度学习算法在图像融合中的研究进展1. 基于特征提取的图像融合方法在图像融合中，深度学习算法可以自动学习特征，更好地融合多源信息，提高图像的准确度和清晰度。
目前，基于特征提取的图像融合方法已经成为了研究的主流之一。
2. 基于生成式对抗网络（GAN）的图像融合方法生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习的架构，它包含一个生成器和一个判别器。
在图像融合中，生成器可以根据多幅图像进行学习，从而生成出更加准确和清晰的图像，判别器可以判断生成的图像是否真实。
目前，基于生成式对抗网络（GAN）的图像融合方法已经在多个领域得到了广泛的应用。
三、深度学习算法在图像融合中的应用案例1. 基于深度学习算法的目标检测与追踪技术基于深度学习算法的目标检测和追踪技术可以有效地解决目标检测和跟踪问题。
通过使用不同颜色的线条，在融合的图像中标出目标的位置，从而更好地实现目标跟踪。
2. 纹理融合技术纹理融合技术可以将两幅具有不同纹理的图像进行融合，从而得到更加富有纹理和清晰的图像。
在工业领域，纹理融合技术可以应用于印刷和纺织等领域。
四、深度学习算法在图像融合中的应用前景深度学习算法在图像融合领域的应用前景非常广阔。
随着技术的不断发展，深度学习算法可以更好地处理多源信息，提高图像的准确度和清晰度。
一种改进的SAR与可见光图像融合算法
雷达科学与技术!ada$ Science and Technology第6期2020年12月Vol.18No.6December2020DOI ： 10. 3969/j. issn. 1672-2337. 2020. 06. 011一种改进的SAR 与可见光图像融合算法张瑞1,董张玉2(1.合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥230601；2.工业安全与应急技术安徽省实 ,安徽合肥230601)摘要：针对现有SAR 与可见光遥感影像融的计算复杂度较高，细节信息保留较差等问题，提出了一种NSST-HS 结合自适应PCNN 改进的融 。
该 先利用IHS 变见 的亮度分量I,并将得到的亮度分量I 与SAR 图像分别进行NSST 变换；然后，针对 子带分即间频率和 梯度自适应PCNN 的外部刺激与链接强度；高频子带分量上 进的拉普拉 和(SML)的融 ；最后，运用逆NSST 变换和逆IHS 变 到最终融 。
实验表明，本文算法融 传统 在视觉效果方面提升，线性结 到更多保留、各类评价指标上比传统要更好。
关键词：遥：图像融合；非下采样剪切波变换；脉冲耦合神经网络中图分类号：TN958；TP391 文献标志码：A文章编号：1672-2337(2020)06-0645-06An Improved Fusion of SAR and Visible ImagesZHANG Rut ,DONG Zhangyu 2(1. School of Computer and Information , Hefei University of Technology , Hefei 230601, China ；2. Key Laboratory of Industrial Safety and Emergency Technology , Hefei 230601, China )Abstract :Aiming at the problems of high computational complexity and poor retention of detailed informa tion of the existing SAR and visible light remote sensing image fusion algorithms, an improved fusion algorithm combining NSST-IHS and adaptive PCNN is proposed. This method first uses the IHS transform to extract the luminance component I of the visible light image , and performs the NSST transform on the obtained luminance component I and the SAR image respectively. Then, it uses the direction information, that is, the spatial fre quency and average gradient , to adaptively adjust the external stimulus and link strength of the PCNN for low frequency sub-band components. The sum-modified-Laplacian (SML ) is applied to the high-frequency sub-band components. Finally , the inverse NSST transform and the inverse IHS transform are used to obtain the final fu sion image. The experiments show that the fusion image obtained by the algorithm in this paper improves visual effects significantly compared with the traditional algorithms , the spectral information and linear structure fea-turesaremoreretained andvariousevaluationindicatorsarebe t erthanthetraditionalalgorithms.Key words ： remote sensing image ； image fusion ； non-subsampled shearlet transform (NSST)； pulse coupled neural network (PCNN)0引言合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar , SAR)对与人造桥梁都比 ，成像原主动式微波反射成像,SAR 更多 表 现信 纹 ；与 SAR 不受气候环境干扰,能全天成像接收更多的地理信息。
基于PCA的拉普拉斯金字塔变换融合算法研究
Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｇ ｓ ｎ Ｌ ｐａ ｉ ｙ ａ ｄ Ｐ ｉ ｉａ Ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｌｓ （ Ｃ ； ｖ ｒｇ ｒ ｉ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ： ｍａ ｅ ｉ ； ａ ｌｃ ｎ ｒｍｉ； ｒ ｃｐ ｌ ｏ ｏ ｅ ｔ ａ ｉ Ｐ Ａ） ａ ｅａ ｅ ａ ｅ ｕ ｆ ｏ ａｐ ｎ Ａ ｙ ｓ ｇ ｄ ｎ
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄ ｐ ｌ ａｉｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔｒ ｇｎｅｉ ｎ Ａ ｐｉ ｔ ｓ Ｅ ｎ ｅ ｏ
基于 Ｐ Ａ的拉普拉斯金 字塔变换 融合算 法研究 Ｃ
马先喜， 力 ， 彭 徐 红
Ｍ Ａ ａ ｘ ， Ｅ Ｘｉｎ ｉ Ｐ ＮＧ ｉ ＸＵ ｎ Ｌ， Ｈｏ ｇ
ｐｒｉｕｅ ｅ ｒ ｃ ａ Ｃ ｍ ｏ ｅｔ ｎ ｌｓ （Ｃ ａｔｔ ｓｓｈ ｉ ｉ ｌ ｏ ｐ ｎ ｎ ａ ｉ Ｐ Ａ） ｓ ｎｍｅ ｏ ，ｏ ｅ ｏ ｅｕ ｎｙｐ ｒｉｕ ｅ ｅ ｖ ｒｇ ｒｄｅ ｔ ｔｏ ． ｉ ｔ Ｐ ｎｐ Ａ ｙｓ ｕ ｏ ｆ ｉ ｔ ｄ ｆｒｈ ｗ ｆ ｑ ｅ ｃ ａｔｔ ｓｓｈ ｅａｅｇａ ｉ ｈ ｄ Ｆ— ｈ ｔ ｌ ｒ ｔ ａ ｎ ｍｅ
ｉ ｇ ｓ ｈ ｔ ｒ ｌ ａ ｌ ｒ ｐ ｅ ｌ ｇ ａ ｄ ｈ ｖ ｒ ａｅ ｓ ｆ ｌ ｎ ｏ ａｉ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔ ｈ ｎ ｔ ｅＰ ｍａ ｅ ａ ｅｃ ｅ ｒ ｍｏ ｅ ａ ｐ ａｉ ｎ ａ ｅｇ ｅ ｔｒｕ ｅ ｆ ｒ ｔ ｏ ｔｎ ａ ＣＡ ｎ ｅＬａ ｌ ｃ ａ ｅ ｔ ｐ ａ ｅｉ ｇ ｉ ｎ ｈ ｍ ｕ
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2 分类
几种方法的对比
标准图像 源图像1
源图像1
源图像2
主成分分析法
拉普拉斯金字塔
对比度金字塔
双树复小波
3 实现
多聚焦图像融合技术的实现
基于改进的拉普拉 斯变换的图像融合 基于区域的图像融合 空间域融合 …… ……
3 实现
空间域图像融合的大致思想
像素点 灰度图像
灰度值加权平均 F=(K1*A1+k2*A2+……+kn*An)/N
红外光图像
可见光图像
融合图像
引子
引子：浅谈图像融合（应用）
远程遥感(红外光与可见光图像融合) 飞机导航和侦测
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。
引子
引子：浅谈图像融合（应用）
远程遥感 采集地球远程遥感图像
4 展示
结果展示
融合普通照片
4 展示
结果展示
融合显微图片
源图像1
源图像4
用于质量检测的标准块
源图像2
源图像5
融合图像 源图像3
4 展示
结果展示
融合工具间隙图片
源图像1
源图像4
检查刀具表面裂痕
源图像2
源图像5
融合图像 源图像3
LOGO
3 实现
改进的拉普拉斯变换
3 实现
区域的概念
3 实现
融合过程
拉普拉斯矩阵1
融合图像
拉普拉斯矩阵N
3 实现
彩色图像融合
R空间（Y） 彩色图像 G空间（I）
拉普拉斯变换
构造融合图像
对应
B空间（Q）
对应
3 实现
程序解读
清空多余变量 指定源图片位置
将源图片进行YIQ色彩 空间的分解
提取Y空间的矩阵
LANDSAT项目工作组
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。 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 革研究。
LANDSAT发射火箭
多聚焦图像融合技术的实现
4
结果展示
1 定义
聚焦的概念
1 定义
聚焦的概念
从光学理论来说，当光学镜头聚焦于被摄物的一点时，只有这个点能在胶 片上形成清晰的影像。然而实际中，我们发现对焦点附近一定范围的区域 也能形成较为清晰的影像，这个范围叫做景深，对焦点附近比较清晰的区 域形成了弥散圆。由于人眼对清晰的鉴别能力有限，因此在弥散圆内的影 响虽然有轻微模糊，但人眼无法察觉。
用子函数”function kSML1”对Y空间的 图像矩阵进行改进的拉普拉斯变换
3 实现
程序解读
比较拉普拉斯矩阵值的大小
一致性检验
构造融合图像并显示
3 实现
程序解读
指定阈值T，步长l 处理图像边缘的拉普拉 斯值
进行拉普 拉斯变换
指定区域大小blocks 处理边缘
3 实现
程序解读
进行区域叠加处理
LAND应用）
医疗 核磁共振MRI图像和CT图像融合
引子
引子：浅谈图像融合（应用）
多聚焦图像融合 对同一场景中聚焦目标不同的几幅图像融合
应用：机器人视觉，质量检测，目标识别，数码相机等领域
多聚焦图像融合
目录——多聚焦图像融合
1 2 3
定义
融合方法的分类
1 定义
多聚焦图像序列
Company Logo
图像融合方法的分类
去噪 配准
预处理 图像
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
2 分类
像素级图像融合方法的分类
2 分类
几种方法的对比
2 分类
几种方法的对比
主成分分析法
拉普拉斯金字塔
标准参考图像 对比度金字塔 双树复小波
LOGO
多聚焦图像融合技术
报告人：
引子
引子：浅谈图像融合（定义）
普通人理解的图像融合
合成照
引子
引子：浅谈图像融合（定义）
图像融合技术
定义： 针对同一目标的若干幅图像按照特定目的进 行特征提取，并加以综合从而得到有关这一 目标信息描述更加准确和更加全面的一幅图 像。
细节更 加丰富 精度低 人眼难以识别 举例： 遥感图像