圖像融合技術(shù)

1、LOGO圖像融合技術(shù)圖像融合技術(shù)Company Logo圖像融合的方法空間域融合方法變換域融合方法簡單組合式圖像融合方法邏輯濾波器法數(shù)學形態(tài)法圖像代數(shù)法小波變換法金字塔變換法高通濾波法(HPF)HIS變換PCA變換空間域融合方法變換域融合方法空間域融合方法簡單組合式圖像融合方法變換域融合方法空間域融合方法邏輯濾波器法簡單組合式圖像融合方法變換域融合方法空間域融合方法數(shù)學形態(tài)法邏輯濾波器法簡單組合式圖像融合方法變換域融合方法空間域融合方法圖像代數(shù)法數(shù)學形態(tài)法邏輯濾波器法簡單組合式圖像融合方法變換域融合方法空間域融合方法HIS變換圖像代數(shù)法數(shù)學形態(tài)法邏輯濾波器法簡單組合式圖像融合方法變換域融合方法

2、空間域融合方法PCA變換HIS變換圖像代數(shù)法數(shù)學形態(tài)法邏輯濾波器法簡單組合式圖像融合方法變換域融合方法空間域融合方法高通濾波法(HPF)PCA變換HIS變換圖像代數(shù)法數(shù)學形態(tài)法邏輯濾波器法簡單組合式圖像融合方法變換域融合方法空間域融合方法高通濾波法(HPF)PCA變換HIS變換圖像代數(shù)法數(shù)學形態(tài)法邏輯濾波器法簡單組合式圖像融合方法變換域融合方法空間域融合方法Contourlet變換圖像融合方法Company Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)p多分辨結(jié)構(gòu)的融合算法（如圖像金字塔和小波等）其基本思想來自于人眼視覺系統(tǒng)對于局部對比度變化的敏感性，因此可直接將融合圖像作為一種融合多尺度邊緣的描述。多分

3、辨融合能較好地保留圖像的細節(jié)部分，并具有較好的目視效果。p常用的多分辨融合算法有： 金字塔算法：n高斯金字塔；nLaplacian金字塔；n梯度金字塔；n形態(tài)學金字塔。 小波算法。（圖像的金字塔結(jié)構(gòu)）Company Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)p輸入源圖像；p確定分解層數(shù)、低頻融合策略、高頻融合策略等參數(shù)；p分別構(gòu)建兩幅圖像的多分辨結(jié)構(gòu)；p利用低頻融合策略融合源圖像的低頻部分；p利用高頻融合策略融合源圖像的高頻細節(jié)部分；p重構(gòu)圖像，獲得融合圖像。Company Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)(i)(j),CABC分別表示圖像A和B的第i,j層分解系數(shù)表示融合規(guī)則(i)FC表示融合系數(shù)Co

4、mpany Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)基于多分辨率金字塔融合法基于多分辨率金字塔融合法 這是最早的一種基于變換域的方法。在這種方法中原圖像不斷地被濾波，形成一個塔狀結(jié)構(gòu)。在金字塔的每一層都用一種算法對這一層的數(shù)據(jù)進行融合，從而得到一個合成的塔式結(jié)構(gòu)，然后對合成的塔式結(jié)構(gòu)進行重構(gòu)，最后得到合成的圖像。合成圖像包含了原圖像的所有重要信息；但這類方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有冗余，且不同級的數(shù)據(jù)相關(guān)。 Company Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)Gaussian金字塔金字塔高斯金字塔的構(gòu)造過程簡單概括為：先將底層圖像與窗口函數(shù) 進行卷積,即低通濾波;再對卷積結(jié)果進行降2下采樣,并依次重復此過程即可得到圖

5、像的高斯金字塔。高斯金字塔最底層即為原圖像的精確表示。p Gaussian金字塔圖像多分辨結(jié)構(gòu)中的每一級圖像均是前一級圖像低通濾波形成的： (m,n)1(, )(m,n)(2,2)rrrrLLllmL nLG i jGi m j n (1,0,0)kklNiRjC Company Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn) 其中N為高斯金字塔分解的最大層數(shù) 和 分別為高斯金字塔第l層圖像的行數(shù)、列數(shù)，上式也可寫為： 其中*表示卷積，2表示“2抽1”的下采樣。12llGw GkRkCCompany LogoLaplacian金字塔 拉普拉斯金字塔的構(gòu)造基于高斯金字塔的分解，拉普拉斯金字塔變換中各層子圖由高

6、斯金字塔中對應(yīng)層子圖與其下一層圖像的預(yù)測圖之差形成。 為求出高斯金字塔中第K層圖像與上一層圖像之間的差異，必須把低分辨率圖像 進行擴充，使其尺寸和高分辨率圖像一樣。 對圖像進行插值放大，第K層被擴充圖像為 ，其與上一層圖K-1層圖像相減。即上式生成了拉普拉斯金字塔的第K-1層。 拉普拉斯金字塔分解過程分為四個步驟：低通濾波（模糊）、下采樣（縮小尺寸）、插值（放大尺寸）、帶通濾波（圖像相減）。*11kkkLPGG基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)kG*kGCompany Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)拉普拉斯金字塔分解過程分為四個步驟： (1)低通濾波（模糊） (2)下采樣（縮小尺寸） (3)插值（放大

7、尺寸） (4)帶通濾波（圖像相減）完整的拉普拉斯金字塔定義如下：*1,0,kkkNNLPGGkNLPGkNCompany Logo金字塔融合算法1. 獲取每一路圖像的Gaussian金字塔序列2. 獲取每一路圖像的Laplacian金字塔等序列3.該塔序列對應(yīng)級融合，融合算子很多，最常見的取“與”或“或”?；诙喾直鎴D像融合的實現(xiàn)Company Logo小波變換 小波變換本質(zhì)是一種高通濾波，采用不同的小波基就會產(chǎn)生不同的濾波效果。小波變換可將原始圖像分解成一系列具有不同空間分辨率和頻域特性的子圖像，針對不同頻帶子圖像的小波系數(shù)進行組合，形成融合圖像的小波系數(shù)?；诙喾直鎴D像融合的實現(xiàn)Compa

8、ny Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)上下Company Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)此時離散小波變換為 二維小波分解的具體過程為：在低頻子帶上對圖像I(x,y)中每一行構(gòu)成的一維數(shù)組進行一維小波分解，再對分解形成的低、高頻信息中每一列的一維數(shù)據(jù)做一維小波分解，最終形成四個子帶圖像的低頻分量LL、垂直方向上的高頻分量LH、水平方向上的高頻分量HL、兩個方向上的高頻分量HH。,(f)(x)(x)j kj kdfdxCompany Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)Company Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)二維離散小波變換Company LogoMallat經(jīng)典算法設(shè)輸入圖像為nmf, 令

9、nmfnmC,0Mallat圖像分解算法如下ZlknlmkjjZlknlmkjjZlknlmkjjZlknlmkjjgglkCnmdhglkCnmdghlkCnmdhhlkCnmC,2213,2212,2211,221,21,21,21,21,式中，Z為整數(shù)級，h，g為選定的濾波器組，1=j=N,N為離散小波變換分解層數(shù)?；诙喾直鎴D像融合的實現(xiàn)Company Logo重構(gòu)算法為ZlklnkmjZlklnkmjZlklnkmjZlklnkmjjhhlkdhhlkdghlkdhhlkCnmC,223,222,221,221,21,對任意RL2上的二維矩陣ZnmnmaA,滿足：2,m n zam

10、n 基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)Company Logo定義如下算子為ZlnlCZkmkrZlnlCZkmkrglmanmAGgnkanmAGhlmanmAHhnkanmAH2222,21,21,21,21,基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)1312111jCrjjCrjjCrjjCrjCGGdCHGdCGHdCHHC低頻分量圖像的水平邊緣圖像的豎直邊緣角點和45方向邊緣其簡潔形式為Company Logo基于多分辨圖像融合的實現(xiàn)圖像B圖像A一層小波分解小波系數(shù)矩陣一層小波分解小波系數(shù)矩陣融合決策融合規(guī)則融合后的小波 系數(shù)矩陣矩陣恢復融合后的圖像LLLHH LH HCompany Logo基于小波變換的融合算法1 獲取每一路圖像的小波金字塔序列；對兩幅圖像分別作多尺度小波