# Python算法实现图像融合
图像融合是一种图像处理技术，通过合并多幅图像来生成一幅包含更丰富信息的新图像。这种技术广泛应用于遥感、医学图像处理、计算机视觉等领域。本文将介绍如何使用Python实现简单的图像融合，并提供相关代码示例。
## 图像融合的基本原理
图像融合的核心思想是在保留图像中的重要信息的同时，去除冗余部分。该过程包括以下几个步骤：
1. **图像采集**：获取待融合的
原创
2024-09-23 04:48:44
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☞ ░ 前往老猿Python博客 ░一、引言图像腐蚀后图像整体就会缩小，而膨胀就会扩大，用膨胀后的图像减去源图像或腐蚀后的图像，或者用源图像减去腐蚀后的图像，都会去除图像前景色中间的部分得到一个图像的轮廓，这些减法运算就是形态学梯度运算。二、形态学梯度运算简介按照减法运算参与对象不同，形态学梯度运算又分为基本梯度运算、内部梯度运算和外部梯度运算三种。2.1、基本梯度运算基本梯度运算是用膨胀后的图
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2023-09-16 11:19:44
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1，Image Morphing 介绍图像融合简单来说，通过把图像设置为不同的透明度，把两张图像融合为一张图像(一般要求图像需要等尺寸)，公式如下：可以根据这个公式尝试实现一下融合技术，利用 OpenCV 的 cv2.addWeighted() 函数，代码如下：import cv2
import numpy as np
file_path1 = "E:/data_ceshi/1.jpg"
fil
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2023-08-06 12:52:18
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⚠️这个系列是自己瞎翻的，文法很丑，跳着跳着捡重要的部分翻，翻错了不负责，就这样。⚠️基于3.4.3，Arithmetic Operations on Images，附原文。目标 学会几种针对图像的算法操作，比如图像加法、图像减法、图像逻辑运算，等等。你会学到这些方法： cv.add(), cv.addWeighted()图像加法 你可以把两张图像用Open
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2024-06-05 12:14:54
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1 简介针对普通相机拍摄图像中存在区域曝光问题,提出一种改进的基于离散余弦变换的多曝光图像融合算法.分别对同一场景的多幅不同曝光图像分块,并对每个小块进行离散余弦变换.对提取相应位置的低频系数平均加权,获取图像近似部分的融合分量;对高频系数基于区域标准差确定权重系数,根据权重系数的大小获取细节部分的融合分量.最后,通过反离散余弦变换获得较好质量的多曝光融合图像.仿真实验表明,该算法在提
原创
2022-06-23 22:12:17
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大体思路是，先用SIFT角点检测，然后用KNN将一些相似度较高的点进行匹配，然后取一些执行度较高的点，求其最优变换矩阵，对其中一张图片做变换操作，然后将另一张图叠加上去就OK啦直接给代码吧，函数自己查一查，实验图片在最后的1.jpg和2.jpg，不熟悉的话建议单步调试我目前的 openCV 版本：>>> cv2.__version__
'4.5.5'注意可能需要安装 opencv
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2023-08-07 14:55:56
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1.图像加法图像加法也有两种方法，第一是调用opencv中的库，第二是通过numpy方法。首先介绍的是opencv中的方法。opencv通过调用cv2.add(img1,img2)来实现对像素值的相加，如果这两点像素值的和大于255，则会被设置成255，这样的效果就是图像会变亮。numpy中则不同，如果像素值的和大于255，则会被对255取模（如果为300，则取模后值为45），因此效果与openc
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2023-08-16 19:39:13
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目录1.1 加权平均法1.2 金字塔融合法1.3 梯度域融合法 1.4 结构变形 图像融合 (Image
Fusion)
是指综合多幅输入图像的信息，以获得更高质量输出图
像的
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2023-12-20 10:00:55
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使用Python实现图像融合
图像融合是一种将多个图像组合在一起以产生一个新图像的技术。这个新图像可以包含来自原始图像的特定部分，也可以是不同图像的混合。图像融合在许多领域中都有应用，如计算机视觉、图像处理和图像编辑等。在本文中，我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现图像融合。
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令来安装OpenCV：
```markdown
pi
原创
2023-09-07 06:07:52
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1.介绍 主流的图像融合算法主要有以下几种： 1）直接进行图像拼接，会导致图片之间有很明显的界线 2）加权平均法，界线的两侧各取一定的比例来融合缝隙，速度快，但不自然 3）羽化算法，即使得图边缘达到朦胧的效果，效果比加权平均法好，但会导致界线处模糊 4）拉普拉斯金字塔
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2023-11-10 03:17:33
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1.算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。 公式如下：2.基本流程 输入：两幅图像，一幅LeftImage，一幅RightImage且两幅图像已经校正实现行对准 对左图，依次扫描
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2024-06-11 22:30:48
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什么是图像融合 图像处理中有图像融合，也有图像合成； 从图像中确定前景和背景的技术叫做抠图，英文对应：Image Matting，而将抠出的部分无缝的贴入目标图像的过程则称为图像合成，英文对应：Image Compositing. 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。（
1 简介提出了一种基于小波变换的融合算法,算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的准则进行融合,通过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性,具有增强图像的空间细节能力,融合效果良好.2 部分代码function varargout = MainForm(varargin)% MAINFORM MATLAB code for Mai
原创
2021-11-10 23:42:42
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1 简介图像融合的方法很多,本文介绍的方法是基于主成分分析法(Principal Component Analysis)的可见光与红外图像的像素级融合.融合后的图像比原图具有更好的对比度.与直接重叠的融合方法相比,本文介绍的图像融合算法也具有更合适的对比度.因为本文所介绍的方法还利用了平滑滤波后的偏差信息,使图像的边缘更加清晰.2 部分代码% function Pca = PCA(TM);clea
原创
2022-01-09 21:56:48
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1.opencv 图像拼接和图像融合技术 2.特征检测和特征匹配方法汇总（基于Opencv） 这两篇博文是我认为含金量非常高的博文，尤其是第一篇。接下来我说我的理解。 刚开始接触的话是很模糊的其实无外乎几点1.特征值匹配 每一张图片都有对应的特征因子，如果想对有重复部分照片进行拼接，（如图1-1），（图1-1）就要提取两张图片相同的特征，值提取之后要将相同的特征点进行匹配（因为之后要将有相同特征点
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2024-02-19 15:20:50
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图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准。并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来产生新的图像数据。这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征，同单一信息源相比，能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，最大限度的利用各种信息源提供的信息。图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层次，其中像素级图
综合关注几篇的papers的图像融合算法，对整个过程作归纳，与大家分享(^_^)。基于sift特征的全景拼接方法的整个过程的大致流程：几何校正和消噪。对于几何校正，因为我们考虑的是视频的实时处理，那么我们只需考虑摄像机的所有运动形式，其中包含8个自由度，可用投影变换来表示。H=[m0 m1 m2;m3 m4 m5;m6 m7 1]，考虑到它的算法复杂度已经有n的3次方，我们可以考虑通过控制摄像机的
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2024-01-25 16:37:35
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图像融合评价方式可以笼统的分为主观评价以及客观评价，其中客观评价又分为基于统计特征的方法以及基于参考图像的方法。1.主观评价主观评价法就是依靠人眼来主观评估融合图像的质量的方法。这种方法简单、直观，对明显的图像信息可以进行直观、快捷的评价，在一-些特定应用中是十分可行的。但是,图像的视觉质量主要取决于观察者，这便会产生主观性强、片面、可重复性差等缺点。而且当观测条件变化时，评定的结果有可能会产生差
图像融合论文及代码网址整理总结（1）——多聚焦图像融合 （大部分成像系统，例如数码单反相机，有一个有限的景深，使场景内容在有限的距离成像平面保持焦点。具体来说，离焦点更近或更远的物体在图像中表现为模糊(失焦)对焦有的会导致全图失焦。 多聚焦图像融合(MFIF)旨在从同一场景的两个或多个部分聚焦的图像中重建一个完全聚焦的图像。 平时我们拍照一般都是局部聚焦，也就是我们拍照时点击某一处，该处会聚焦，那
图像拼接比较经典的是SIFT、SURF、ORB等算法。其中SURF是SIFT的升级版，在实时性上要优于后者。本次先实现图片级的融合、拼接。 SURF的构建流程是：构建Hessian矩阵、H矩阵判别式、构建尺度空间、精确定位特征点、主方向确定、特征点描述子生成、误匹配点剔除、融合图像、优化连接处的图像。//zjy 2021.7.19 周五 SURF图像融合
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2024-01-17 11:36:59
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