图像融合规则
图像融合规则
图像融合的规则图像多尺度分解和重构对多尺度图像融合的结果有着至关重要的作用，图像融合规则则是另一个关键因素，它直接影响图像融合的性能。
基于融合规则可以将图像融合分为三类：基于像素的图像融合、基于窗口的图像融合和基于区域的图像融合。
1、 基于像素的图像融合基于像素的图像融合规则分为均值法和最大值法。
像素绝对值取大(Choose-Max,CM )规则是最简单、直接的融合规则。
CM 规则可描述为：(,),|(,)||(,)|(,)(,),|(,)|<|(,)|AA B F B A B c m n c m n c m n c m n c m n c m n c m n ≥⎧=⎨⎩ 式(2-14)其中，(,)A c m n 和(,)B c m n 分别为源图像A 和源图像B 的某一组分解系数，(,)F c m n 为融合后的系数。
例如，小波变换的高频分解系数对应输入图像的边缘、纹理等细节信息，而像素绝对值是对这种细节信息强度的最直观的度量，CM 规则正是基于这一点可以对高频系数进行融合。
CM 规则具有简单、易实现、运算速度快等优点。
但是仅仅依赖单独像素点作为细节信息的强度度量是不稳定的，尤其当多尺度变换缺乏平移不变性时，分解系数的能量会随源图像的平移、旋转等规则变化发生剧烈的不规则的变化，导致融合后的图像缺乏一致性。
另外CM 规则传递并放大源图像中的噪声和死点。
Petrovic V S.和Xydeas C.S.H 提出了考虑分解层内各子带系数及分解层间各子带系数相关性的系数选取融合规则。
根据人眼视觉系统对局部对比度比较敏感这一特性，蒲恬[50]提出了基于对比度系数选取融合规则。
考虑人眼视觉系统不仅具有频率选择特性，还具有方向特性，刘贵喜[51]等人提出了基于方向对比度的系数选取融合规则。
基于像素的融合规则在融合处理时表现出对边缘的高度敏感性，使得在预处理时要求图像是严格配准的，否则处理结果将不尽如人意，这就加大了预处理的难度。
图像融合
图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。
融合算法应该充分利用各原图像的互补信息，使融合后的图像更适合人的视觉感受，适合进一步分析的需要；并且应该统一编码，压缩数据量，以便于传输。
图像融合可分为三个层次:1. 像素级融合2. 特征级融合3. 决策级融合其中像素级融合是最低层次的融合，也是后两级的基础。
它是将各原图像中对应的像素进行融合处理，保留了尽可能多的图像信息，精度比较高，因而倍受人们的重视。
像素级的图像融合方法大致可分为三大类:1. 简单的图像融合方法2. 基于塔形分解（如Laplace塔形分解、比率塔等）的图像融合方法3. 基于小波变换的图像融合方法小波变换是图像的多尺度、多分辨率分解，它可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。
近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。
小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：1. 完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；2. 把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；3. 具有快速算法，它在小波变换中的作用相当于FFT算法在傅立叶变换中的作用，为小波变换应用提供了必要的手段；4. 二维小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。
——像素级图像融合的主要步骤以两幅图像的融合为例。
设A，B为两幅原始图像，F为融合后的图像。
若对二维图像进行N层的小波分解，最终将有(3N+1)个不同频带，其中包含3N 个高频子图像和1个低频子图像。
其融合处理的基本步骤如下：（1）对每一原图像分别进行小波变换，建立图像的小波塔型分解；（2）对各分解层分别进行融合处理。
各分解层上的不同频率分量可采用不同的融合算子进行融合处理，最终得到融合后的小波金字塔；（3）对融合后所得小波金字塔进行小波重构，所得到的重构图像即为融合图像。
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。
实验4.图像融合与镶嵌
实验4. 图像融合与图像镶嵌一、图像融合图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样，生成一幅高分辨率多光谱图像的图像处理技术，使得处理后的图像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。
图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。
融合方法：1、打开两个文件（TM-30m.img和bldr_sp.ima），将TM-30m.img显示在Display 中。
2、主菜单→Transform→Image Sharpening●HSV变换●Brovey变换●Gram-Schmidt●主成分（PC）变换●Color normalized (CN)变换3、TM和SAR数据融合为了在ENVI中进行融合，影像文件必须含有地理坐标，否则影像必须覆盖同一地理区域，并且有相同的像素大小、影像大小及相同的方位。
File→Open Image File 进入rometm_ers子目录，选择打开rome_ers2文件。
该文件是ERS-2 SAR 影像数据。
再显示rome_tm数据到新显示窗口。
根据ERS影像来配准TM影像Map→Registration→Select GCPs: Image to Image, 在出现的对话框中选定ERS影像窗口为Base Image , TM影像窗口为Warp Image, 点击OK。
从Ground Control Point Selection 对话框中，选择File→Restore →GCPs from ASCII, 选定控制点坐标文件rome_tm.pts，点OK。
从Ground Control Point Selection 对话框中选择Option →Warp File,选择rome_tm 文件，点击OK，来校正TM的七个波段，以匹配ERS影像。
在Registration Parameters 对话框中部，选择输出范围，分别用1，1，5134，5549。
图像融合
小组成员：邢江、周代勇、张贵棕、王明春、王卓然© 2004 By Default图像融合概括图像融合算法分类论文中讲到的算法总结图像融合的定义•图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
融合之前效果不是很好的两幅图像融合之后的图像概括图像融合图像融合算法分类论文中讲到的算法总结图像融合方法分类•空间域融合算法（1）像素值加权法（2）统计模型融合方法（3）假彩色图像融合方法（4）人工神经网络融合方法•变换域的融合算法（1）基于金字塔变换的融合方法（2）基于小波变换的图像融合方法（3）基于其它多尺度分解的融合算法图像融合概括图像融合算法分类论文中讲到的算法总结一、基于拉普拉斯金字塔图像融合方式•算法原理图像的拉普拉斯金字塔的构成是在高斯金字塔的基础上演变而来的,因此首先得对图像进行高斯金字塔分解。
但什么是高斯金字塔分解呢？高斯金字塔分解式中,N为高斯金字塔顶层的层号;Rl和Cl分别为高斯金字塔第l层的行数和列数;w(m,n)是一个二维可分离的5 5窗口函数•设原图像为G0,以G0作为高斯金字塔的第0层(底层),对原始输入图像进行高斯低通滤波和隔行隔列的下采样,得到高斯金字塔的第一层;再对第一层图像低通滤波和下采样,得到高斯金字塔的第二层;重复以上过程,构成高斯金字塔。
图像的拉普拉斯金字塔分解•将Gl内插方法,得到放大图像G*l,使G*l的尺寸与Gl-1的尺寸相同,表示为:式中,N为拉普拉斯金字塔顶层的层号;LPl是拉普拉斯金字塔分解的第l层图像•由LP0,LP1,,,LPl,,,LPN构成的金字塔即为拉普拉斯金字塔。
它的每一层图像是高斯金字塔本层图像与其高一图像经内插放大后图像的差,此过程相当于带通滤波,因此拉普拉斯金字塔又称为带通金字塔分解。
图像融合技术
18.9 235ms 10.6 375ms 5.34 281ms
第19页，此课件共29页哦
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
第10页，此课件共29页哦
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
第7页，此课件共29页哦
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
第8页，此课件共29页哦
8.2.3 小波变换图像融合算法
如何利用图像处理技术进行多视角图像融合
如何利用图像处理技术进行多视角图像融合图像融合是计算机视觉领域中的重要技术之一，它能够将多个视角的图像信息融合为一个更为准确和完整的图像。
图像融合技术在许多应用领域具有广泛的应用，例如航空航天、地质勘探、医学影像等。
其中，利用图像处理技术进行多视角图像融合是一种常见且有效的方法。
本文将介绍如何利用图像处理技术进行多视角图像融合。
多视角图像融合的基本原理是通过对多幅图像进行配准和融合，从而得到更为准确和全面的图像信息。
图像配准是指将多幅图像进行对齐，使得它们在相对位置和尺度上保持一致。
图像融合是指将多幅配准后的图像进行加权或融合，得到一幅综合的图像。
下面将逐步介绍多视角图像融合的具体过程。
第一步是图像配准。
图像配准可以采用特征点匹配的方法，通过检测图像中的特征点，并找出它们之间的对应关系。
常用的特征点包括角点、斑点、边缘等。
一旦找到了特征点的对应关系，就可以通过应用几何变换，如仿射变换或投影变换，将图像进行对齐。
图像对齐后，它们的尺度、旋转和平移关系将一致，为后续的图像融合奠定基础。
第二步是图像融合。
在图像融合过程中，可以采用像素级融合或特征级融合的方法。
像素级融合是指通过调整图像的亮度、对比度和颜色等属性，使得它们在空间上平滑过渡，并融合为一幅全新的图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均、Laplace金字塔融合和小波变换融合等。
特征级融合是指将图像中的特征提取出来，再进行融合。
常用的特征级融合方法包括特征加权融合、特征匹配融合和特征拼接融合等。
在进行图像融合时，还需要考虑到图像质量的评估和优化。
图像质量评估是指通过一些客观的指标，如均方误差、峰值信噪比和结构相似性指标等，对融合后的图像进行质量评估。
根据评估结果，可以对融合过程进行优化，以得到更好的图像融合效果。
除了基本的图像处理技术，还有一些高级的技术可以用于多视角图像融合。
例如，通过深度学习方法，可以学习图像的特征表示和融合权重，以得到更准确和自然的图像融合结果。
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。
- 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)。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。