基于Matlab的图像融合研究

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摘要......................................................................................................................1

Abstract.........................................................................................................................1

1、绪论..................................................................................................................2

1.1 课题开发背景.............................................................................................. 2

1.1.1 图像融合的定义..................................................................................2

1.1.2 手动配准与图象融合..........................................................................2

1.1.3 图象融合研究的发展现状和研究热点............................................. 3

1.2 课题设计要求.............................................................................................. 4

2 、MATLAB**** 程序设计............................................................................................... 5

2.1 MATLAB 软件简介............................................................................................5

2.2 MATLAB 软件窗口环境....................................................................................7

2.3 M 语言编程......................................................................................................8

3、图像融合算法..........................................................................................................9

3.1 图象融合算法的层次分类.............................................................................9

3.2 图像融合规则...............................................................................................10

3.3 图像融合方法...............................................................................................11

3.4 图像融合步骤...............................................................................................12

4、各算法程序............................................................................................................13

4.1 一般方法.......................................................................................................13

4.2 PCA**** 算法程序............................................................................................. 14

4.3 金字塔（Pyramid ）算法程序....................................................................15

4.4 小波变换（DWT ）算法程序.....................................................................18

5、实验结果................................................................................................................22

6、图像融合的应用....................................................................................................24

7、总结........................................................................................................................25

参考文献......................................................................................................................26

摘要

数字图像融合是一种主要基于图像的数据融合技术，并指其实现了对多个不同模式的处理。

从图像传感器获取同一个场景下的多张照片或在同一时间点从该图像传感器获取的不同时间段的照片

场景中的多张图片整合成一张图片的过程。接着本文阐述了数字图像融合的概念。

概述现状及研究方向，并详细阐述图像融合的规则、方法与步骤。具体分析以下三种方案

融合算法流程主要是指 PCA 算法、分层图像融合技术以及基于小波变换的技术路线。

在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。

关键词：图像融合小波变换 Matlab

Abstract

Digital image fusion is a technology of data fusion that primarily focuses on studying images.

multiple patterns of images from the same scene captured by different cameras achieve the same number of sensors.

or images captured at various moments, depicting the same scene, among numerous synthetic images

image processing method. The initial presented digital image integration concept, the existing.

In the hot areas of development and research, we then discussed the integration of images into this framework.

The paper outlines various approaches, techniques, and procedures for achieving seamless system integration. Three specific integration algorithms and their corresponding procedural steps are introduced in this paper. The algorithms are designed to address challenges such as data inconsistency and ensure efficient data management.

principal component analysis (PCA) algorithms, image fusion techniques and methods or approaches based on

波let在最终图像融合技术中已经被详细分析并加以利用

military-related, medical image, satellite-based remote sensing, applications involving monitoring and controlling.

Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab

1、绪论

1.1 课题开发背景

1.1.1 图像融合的定义

数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融

融合技术是一种综合运用多种不同的模式识别方法来获取同一场景下的多幅图像信息的技术

该系统通过在不同时段获取同一场景的多幅图像，并将其合成成一个综合图像的过程。基于不同模式识别技术对该综合图像进行分析与处理。

基于其成像原理设计出不同的图像传感器能够探测并处理与其成像机理对应的特定电磁波谱范围

同一场景中获取的多幅图像之间呈现出高度冗余的信息特征与互补的信息内容。通过图像融合技术处理后获得

基于这一显著特征，则可构建出更加详尽且精准地描述所研究的对象的合成图像体系。基于这一显著特征，则可构建出更加详尽且精准地描述所研究的对象的图表体系

融合技术如今已在军事领域、遥感领域等多领域的广泛应用中发挥重要作用

数字图像融合是图像分析中不可或缺的一项技术手段，在数字地图拼接以及全景图的应用方面表现突出，并且在提升图像质量方面也取得了显著成效。

在多个领域如虚拟现实等都发挥着广泛作用。然而 Photoshop 等图像处理软件均提供图像编辑功能

该功能可通过拖拽操作实现图像拼接。然而由于整个操作过程仅靠人工完成因此耗时且缺乏效率。

但精度较低，并非理想状态。鉴于此有必要采取一种既简便又有效的方法来进行图像融合。Matlab 具有强大的计算能力

该系统具备多样化的运算能力与丰富多样的功能库。其中包含图像处理模块、小波分析工具包等，并覆盖了经典的大多数应用领域。

该平台不仅提供了高效的在线研究工具，并且让研究人员能够将注意力集中在关键问题上。

算法上而不是编程上，从而能大大提高研究效率。

1.1.2 手动配准与图象融合

图像融合由图像对齐过程和拼接处理两个方面构成。在成像过程中受到各种形变因素的影响。

对结果产生了影响，并导致各幅图像之间存在相对的几何差异。实现了对图像配准的过程进行数学建模。

对图像间存在的几何差异进行校正，并且把相邻两幅图像整合到同一坐标系下，并完成这一系列操作以确保数据的一致性

通过建立同一场景在多块子区域的一一对应关系，并使这些对应关系能够被系统自动识别并利用以实现无接合的图像拼接。本文提出了一种创新的方法采用多块子区域进行匹配处理，并通过改进的特征提取算法确保匹配的准确性。

在Matlab中，CP_SELECTOR和CP_TO_FORM函数用于实现几何配准。CP_SELECTOR函数用于展示图像界面，并用于验证配准效果

人工从两张图像的重叠区域提取配准控制点，在此基础上基于Matlab平台实现亚像素级别的精确匹配，并由上述算法驱动完成后续操作

在cp2tform函数作用下的正值重叠区域中存在一定的几何变化。Matlab中的该函数能够实现六种不同的参数设置以适应不同场景的需求。

变形，分别是图(b)：线性相似；图(c)：仿射；图(d)：投影；图(e)：多顶式；图(o：

分段线性；图(g)：局部加权平均。前 4 种为全局变换，后两种为局部变换，如

图 I 所示，图(a)为修正结果；图(b)至图(g)为对应的变形。

图 1-1 cp2tform 函数能修正的 6 种几何变形

图像配准完成后，在考虑成像区域间的几何差异后发现存在重叠区域间的差异问题时，则建议采用直接叠加的方式完成配准操作

进行，在拼接处就会出现明显的缝线，并因此必须有一种技术来处理即将连接的图像缝线。

接近的颜色值用于使颜色渐变过渡以达到无损结合的效果。常用的融合手段通常是基于时间域的图像处理技术。

在执行算术运算时，在图像处理过程中未考虑到其相应的频率域变化。从数学角度而言，在完成一次拼接操作之前需要确保满足特定条件。

缝的消除等同于将图像的颜色或灰度渐变过渡应用到拼接区域中。这种方法在实际应用中虽然可行,但忽略了拼接区域的真实几何形状带来的视觉不协调性

呈现出不同的特征；颜色和灰度变化的表现直接导致图像模糊化效果，并进而影响图像模态

糊不清。

1.1.3 图象融合研究的发展现状和研究热点

在诸多图像融合技术领域中

当前成为关注的热点。这些算法主要依据人眼对于局部对比度变化的敏感性这一特点进行设计

基于一套融合规则，在多幅原始图像中筛选出最具代表性的特征，并非仅限于简单的边缘与线条等基本元素

将这些特征保留在最终的合成图像中，在小波变换后的图像中具有较大的绝对值

小波系数中的各个分量则分别对应于图像中不同位置的边界及其细节特征，在基于小波变换的方法中这些明显地体现出来的小波系数能够有效地指导整个图像融合过程

合算法主要专注于确定合成图像中小波变换系数的选择标准，在垂直、水平以及对角线三个方向上具有显著变化的小波变换系数是该过程的关键要素

参数选取能够有助于图像边缘的保持。然而在小波变换中高频分量所对应的变换矩阵具有良好的去噪特性并且能够在一定程度上消除噪声干扰因此在实际应用中常被采用作为信号压缩的一种有效手段。

图像的关键边缘等特征起着至关重要的作用,而尺度系数(低频系数)则主要影响着图像的变化

科学地选取尺度系数对于提升合成图像的视觉质量具有至关重要的影响

该文提出了一种基于小波变换的图像融合算法，在考虑到小波系数的选择规则时

在特定条件下进一步探讨了尺度系数的选择策略。小波系数的选取则取决于其绝对值最大的部分

基于核心依据的原则，并对选择方案的一致性进行了验证。所谓的一致性定义为，在空间某像素的位置

节点，在小波变换中所采用的小波变换系数的选取方案应当与其邻近节点保持一致。本文提出了一种基于不同尺度的小波变换系数选取策略。

不同方案，并从理论分析与仿真结果对比的角度对这三种方案进行了系统性对比分析，最终筛选出最优的方案。

案例表明,本文提出的算法能够适用于多幅图像的融合.通过仿真结果可以看出,这

个算法较好地保持了图像的边缘，具有较好的视觉效果。

1.2 课题设计要求

题目:几种图像融合算法的 Matlab 程序设计

初始条件:

1、提供实验室机房及其 matlab 软件；

2、提供两张同一景物不同效果的图片；

3、数字图像处理的基本理论学习。

需完成的主要项目(包括完成课程设计工作量的技术要求和相关说明文档的撰写)以及撰写说明书

等具体要求):

（1）掌握图像融合的基本原理；

（2）熟练掌握 matlab 软件，并利用 matlab 设计一程序完成以下功能；

（3）通过对图像融合原理的认识，进行实现图像融合的程序设计；

（4）用两张灰度图片进行该程序的检验，记录其结果，并对产生的结果进行比

较分析；

（5）独立完成课程设计说明书。