图像融合2

 对于有些人,看这些枯燥的公式符号是件痛苦的事情:但痛苦后总会有所欣喜,如果你充分利用它的话,你更能体会到他的美妙:先来几张效果图,激发你学习数学的欲望: 注释:图像融合效果,分别应用了不同的算法 在图像图形处理中, 梯度.散度和旋度 有很重要的作用,比如图像修复中的解泊松方程,目标跟踪等等,可以说是他们无处不在. 来句废话:可能有些人,对于数学符号里面倒三角 正三角 符号的意思?与读法感到迷惑,现稍作解释: △二次函数根的判别式或者指三角形 ▽读Nabla,奈不拉,也可以读作"Del&qu

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: 对需拼接的图像进行预处理,主要是几何校正和消噪.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运动方式来减少复杂度,比如令摄像机只有平移旋转和缩放,即仿射变换,

这是2014年第二部分的内容.关于三光检测融合的一些资料整理,部分内容由于保密原因没有写出来,这里整理的内容都是网上或者文章里可以看到的. 一.概述 图像融合是图像处理中重要部分,能够协同利用同一场景的多种传感器图像信息,输出一幅更适合于人类视觉感知或计算机进一步处理与分析的融合图像.它可明显的改善单一传感器的不足,提高结果图像的清晰度及信息包含量,有利于更为准确.更为可靠.更为全面地获取目标或场景的信息. 图像融合主要应用于军事国防上.遥感方面.医学图像处理.机器人.安全和监控.生物监测等领域

红外/可见光图像配准融合 根据文献[1],对于平行光轴的红外可见光双目配置进行图像配准,主要的限制是图像配准只是对特定的目标距离(Dtarget)有效.配准误差 ??x(以像素单位)的数学表达式为: 其中f为焦距,lpix为像素大小,dc为基线长度.Doptimal是目标距离,即图像对齐误差为0.如果光轴平行,即Doptimal=无穷远,只有目标物体在相对相机很远的位置将会精确对齐,对于距离较近(Dtarget<无穷远)将会出现配准误差.图像融合流程:图像融合框架如下图:            

复按照几个papers图像融合算法,诱导整个过程,与您分享(^_^). 基于sift的全景拼接方法的整个过程的大致流程: 对需拼接的图像进行预处理.主要是几何校正和消噪.对于几何校正.因为我们考虑的是视频的实时处理,那么我们仅仅需考虑摄像机的全部运动形式,当中包括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.我们能够考虑通过控制摄像机的运动方式来减少复杂度,比方令摄像机仅仅有平移旋转和缩放,即仿射变换,减少了一次

提纲 题目要求 程序代码 结果图片 要言妙道 题目要求: 读入一副风景图,然后将其转化为灰度图像 a.对图像进行形态学“礼帽”操作,并显示结果 b.将结果图像转化为8位的掩码 c.复制灰度值到礼帽块中,显示结果→我的理解是,将第a问与b问的结果图片融合成一副图 程序代码: 1 // OpenCVExerciseTesting.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. 2 // 3 //D:\\Work\\Work_Programming\\Source\\Image\\lena.jpg 4 5

简单加权融合也叫做像素加权平均法(Weighted Averaging,WA)是最简单.直接的图像融合方法.它具有简单易实现.运算速度快的优点,并能提高融合图像的信噪比,但是这种方法削弱了图像中的细节信息,降低了图像的对比度,在一定程度上使得图像中的边缘变模糊,在多数应用场合难以取得满意的融合效果. 优化:主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)就是一种常用的系数优化方法,利用主成分分析确定的权值可以得到一幅亮度方差最大的融合图像.PCA方法运用于高分辨率全

对比度金字塔融合 在考虑人类视觉系统对局部对比度敏感这一视觉特性的基础上,提出了基于对比度金字塔(Contrast Pyramid,CP)分解的图像融合算法.CP 分解类似于 LP 分解,但它的每一层图像是高斯金字塔相邻两层图像的比率. CP 融合算法应用于合成孔径雷达和前视红外图像融合. 1.原理阐述 ?   (1)得到高斯金字塔(如上篇) (2)对比度金字塔 用高斯金字塔得到上采样并高斯卷积之后的预测图像*Gl,*Gl的尺寸和Cl-1相同,即经过放大算子的处理(pyrup).图像的对比度通常

这是实验室项目的资料汇总,一方面便于自己整理,理清思路,另一方面让大家对图像融合有个大概的了解.以后项目还没有完结,以后还会有所补充. 图像融合文章系列汇总: 图像融合(一)-- 概述 图像融合(二)-- 简单加权融合 图像融合(三)-- 拉普拉斯金字塔 图像融合(四)-- 对比度金字塔 图像融合(五)-- 梯度金字塔 图像融合(六)-- 小波融合

基于梯度金字塔(Gradient Pyramid,GP)分解的图像融合算法.GP 也是一种基于高斯金字塔的多尺度分解算法.通过对高斯金字塔每层图像进行梯度算子运算,便可获得图像的 GP表示.GP 每层分解图像都包含水平.垂直和两个对角线四个方向的细节信息,能更好地提取出图像的边缘信息,提高了稳定性和抗噪性.具有方向性的梯度塔形分解能够很好地提供图像的方向边缘和细节信息. 1.原理阐述 (1)得到高斯金字塔(如上) (2)对图像高斯金字塔的各分解层(最高层除外)分别进行梯度方向滤波,便可得到梯度塔