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⛄一、图像融合简介
1 图像融合 图像融合（Image Fusion）是指将多幅图像的信息融合在一起，生成一幅新的图像，使得新图像能够包含原始图像的所有关键信息和特征。图像融合技术可以将不同源的图像信息进行有效的组合，以提高图像的质量和信息量。
2 图像融合的原理 图像融合的基本原理是将多幅图像进行适当的处理和组合，以实现信息的互补和增强。主要的图像融合方法包括基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于模型级的融合。 (1)基于像素级的融合：该方法将多幅图像的像素逐个进行处理和组合，通常采用加权平均、最大值或最小值等方式进行像素级的融合。这种融合方法简单直观，但可能会导致某些信息的丢失。
(2)基于特征级的融合：该方法将多幅图像的特征进行提取和匹配，然后根据匹配结果进行融合。常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。这种融合方法可以更好地保留图像的细节和特征，但对特征提取和匹配的准确性要求较高。
(3)基于模型级的融合：该方法将多幅图像的信息进行建模和优化，以得到最优的融合结果。常用的模型包括小波变换、多尺度分析和深度学习等。这种融合方法可以更好地处理不同尺度和分辨率的图像，但对模型的选择和参数的调整要求较高。
3 图像融合的应用 图像融合技术在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用场景： (1)红外与可见光图像融合：将红外图像和可见光图像进行融合，可以提高目标检测和识别的性能，尤其在夜间或恶劣环境下具有重要意义。 (2)多模态医学图像融合：将不同模态的医学图像进行融合，可以提供更全面和准确的医学诊断信息，有助于医生做出更准确的判断和决策。 (3)遥感图像融合：将多源的遥感图像进行融合，可以提高地物的识别和分析能力，对于土地利用、资源调查和环境监测等领域具有重要意义。 视频图像融合：将多个视频图像进行融合，可以提高视频质量和信息量，对于视频监控、视频分析和虚拟现实等应用有很大的帮助。
4 图像融合的数据来源 多聚焦的图像的融合（如：数码摄影影像） 多模态图像融合（如：红外和可见光图像的融合；医学图像的融合）
5 数据来源–传感器 (1)遥感数据：全色相机、彩色/多光谱相机，高光谱相机、热红外相机、夜光相机、立体相机、视频相机、合成孔径雷达SRA、激光测量仪。（同一场景多源遥感图像观测的地物对象相同，但观测的维度不同，图像的空间、光谱与时间分辨率存在差异。不同源获取的遥感图像原理不同，图像的空间分辨率、观测尺度预计反映的目标特性也会存在差异）
(2)视觉相机：是必不可少的传感器，它们是廉价的传感器，并且可以为周围场景提供密集的像素信息。
(3)红外和热成像：对比度显著，即使在恶劣天气下也能有效地从背景中突出目标。可见图像包含丰富的纹理细节，更符合人类的视觉感知。红外和可见光图像融合就是将这两种特性结合起来，产生对比度高、纹理丰富的结果。在不利的光线条件和夜视中用于环境感知应用。
(4)激光雷达LiDAR：激光束狭窄，隐蔽性好，被截获的概率很低。（点云数据能够提供地物的空间三维信息，尤其是高精度的高程信息，弥补遥感图像无法有效表示建筑物的侧面墙体、植被高度等立面信息的缺陷，而且点云数据可以直接应用于三维模型重构。缺点：点云数据点集离散分布，无法有效表示地物的轮廓线，并且缺少光谱、纹理信息。融合二者优势，用于地物分类。）
(5)SRA是合成孔径雷达成像： SRA是一种主动微波成像，穿透作用强，能够有效的探测伪装目标，成像不受光线、气候和云雾的限制。多应用于军事侦探、地理测绘、灾害监测等领域。优势：在方位和距离上都能获得很高的几何分辨力，突破经典雷达的分辨率极限。SRA机载卫星具有全天时、全天候的优势，在军事中应用广泛。
(6)全色、多光谱、高光谱图像融合。高分辨和低
⛄二、部分源代码
[name,path]=uigetfile({‘.’,’ ѡ ԭͼ ‘},’ ԭͼ ‘); file1=strcat(path,name); [name,path]=uigetfile({’.‘,’ ѡ ں ͼ F’},’ ں ͼ F’); file2=strcat(path,name); img1=imread(file1); img2=imread(file2); if size(img1,3)==3 img1=rgb2gray(img1); end if size(img2,3)==3 img2=rgb2gray(img2); end [M N] = size(img1);
img1 = double(img1); img2 = double(img2); K = [0.01 0.03]; window = fspecial(‘gaussian’, 11, 1.5);L = 255; % automatic downsampling f = max(1,round(min(M,N)/256)); %downsampling by f %use a simple low-pass filter if(f>1) lpf = ones(f,f); lpf = lpf/sum(lpf(); img1 = imfilter(img1,lpf,‘symmetric’,‘same’); img2 = imfilter(img2,lpf,‘symmetric’,‘same’);
img1 = img1(1:f:end,1:f:end);
img2 = img2(1:f:end,1:f:end);
end
C1 = (K(1)*L)^2; C2 = (K(2)*L)^2; window = window/sum(sum(window));
mu1 = filter2(window, img1, ‘valid’); mu2 = filter2(window, img2, ‘valid’); mu1_sq = mu1.*mu1; mu2_sq = mu2.*mu2; mu1_mu2 = mu1.*mu2; sigma1_sq = filter2(window, img1.*img1, ‘valid’) - mu1_sq; sigma2_sq = filter2(window, img2.*img2, ‘valid’) - mu2_sq; sigma12 = filter2(window, img1.*img2, ‘valid’) - mu1_mu2;
if (C1 > 0 & C2 > 0) ssim_map = ((2mu1_mu2 + C1).(2sigma12 + C2))./((mu1_sq + mu2_sq + C1).(sigma1_sq + sigma2_sq + C2)); else numerator1 = 2mu1_mu2 + C1; numerator2 = 2sigma12 + C2; denominator1 = mu1_sq + mu2_sq + C1; denominator2 = sigma1_sq + sigma2_sq + C2; ssim_map = ones(size(mu1)); index = (denominator1.*denominator2 > 0); ssim_map(index) = (numerator1(index).*numerator2(index))./(denominator1(index).*denominator2(index)); index = (denominator1 ~= 0) & (denominator2 == 0); ssim_map(index) = numerator1(index)./denominator1(index); end SSIM = mean2(ssim_map)
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]吴粉侠,李红,李洪星.基于NSCT变换和PCA的图像融合算法[J].航空计算技术. 2015,45(03)
3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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