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🔥 内容介绍
在当今的数字图像处理领域,融合不同类型的图像已经成为一个热门的研究方向。融合红外和可见光图像、多焦点图像、多模态医学图像和多曝光图像是其中的一种重要技术。这些图像融合技术在许多领域中都有广泛的应用,包括军事、医学、安防和计算机视觉等。
红外和可见光图像融合是将红外图像和可见光图像融合在一起,以获得更全面和准确的信息。红外图像能够提供目标的热量分布信息,而可见光图像则能够提供目标的形状和颜色信息。将这两种图像融合在一起,可以得到更详细的目标信息,有助于军事目标检测、夜间监控和火灾探测等应用。
多焦点图像融合是将不同焦点下的图像融合在一起,以获得更大的景深范围。在传统的摄影中,只有一个焦点是清晰的,其他部分则会产生模糊。而多焦点图像融合技术可以将多个焦点下的图像融合在一起,使整个图像都清晰可见。这对于医学影像、显微镜图像和机器视觉等领域都具有重要意义。
多模态医学图像融合是将来自不同医学影像模态的图像融合在一起,以提供更全面和准确的诊断信息。医学影像通常包括X射线、CT扫描、MRI和PET等不同模态的图像。将这些图像融合在一起,可以综合利用它们各自的优势,提高疾病诊断的准确性和可靠性。
多曝光图像融合是将不同曝光下的图像融合在一起,以获得更大的动态范围。在摄影中,当拍摄的场景包含明亮和暗部分时,通常会出现曝光不足或曝光过度的问题。多曝光图像融合技术可以将不同曝光下的图像融合在一起,使得整个图像的细节都能够清晰可见。这对于摄影、计算机视觉和图像增强等
📣 部分代码
function [plaza, v, time,buspla] = create_plaza(B, L, plazalength)
%
% create_plaza create the empty plaza matrix( no car ).
% 1 = car, 0 = empty, -1 = forbid, -3 = empty&booth
%
% USAGE: [plaza, v, time] = create_plaza(B, L, plazalength)
% B = number booths
% L = number lanes in highway before and after plaza
% plazalength = length of the plaza
%
% zhou lvwen: zhou.lv.wen@gmail.com
plaza = zeros(plazalength,B+2); % 1 = car, 0 = empty, -1 = forbid, -3 = empty&booth
v = zeros(plazalength,B+2); % velocity of automata (i,j), if it exists
time = zeros(plazalength,B+2); % cost time of automata (i,j) if it exists
plaza(1:plazalength,[1,2+B]) = -1;
plaza(ceil(plazalength/2),[3:1+B]) =-1;
%left: angle of width decline for boundaries
toptheta = 1.3;
bottomtheta = 1.2;
for col = 2:ceil(B/2-L/2) + 1
for row = 1:(plazalength-1)/2 - floor(tan(toptheta) * (col-1))
plaza(row, col) = -1;
end
for row = 1:(plazalength-1)/2 - floor(tan(bottomtheta) * (col-1))
plaza(plazalength+1-row, col) = -1;
end
end
fac = ceil(B/2-L/2)/floor(B/2-L/2);
%right: angle of width decline for boundaries
toptheta = atan(fac*tan(toptheta));
bottomtheta = atan(fac*tan(bottomtheta));
for col = 2:floor(B/2-L/2) + 1
for row = 1:(plazalength-1)/2 - floor(tan(toptheta) * (col-1))
plaza(row,B+3-col) = -1;
end
for row = 1:(plazalength-1)/2 - floor(tan(bottomtheta) * (col-1))
plaza(plazalength+1-row,B+3-col) = -1;
end
end
buspla=plaza;
⛳️ 运行结果
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🔗 参考文献
[1] 董侠.基于稀疏表示的脑部多模态图像融合方法研究[D].中北大学[2023-10-05].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.183751.
[2] 陈文,郁芸,周梅红.基于Matlab的多模态医学图像融合仿真[J].电子技术与软件工程, 2017(2):2.DOI:CNKI:SUN:DZRU.0.2017-02-067.
[3] 王晗,刘江浩.一种基于可见光-远红外图像的多模态去浓雾方法:202210141500[P][2023-10-05].