图像融合-117020910118-周伟艳1

【图像融合】是一种将两幅或多幅图像的信息融合在一起的技术，以创建一幅具有更全面信息的新图像。在本文中，我们将深入探讨图像融合的基本概念、实施步骤和算法介绍，特别是针对给定作业中的实例。 图像融合的目标是将两幅图像的特性，如色彩、纹理和细节，有效地合并到一张新图像中。这在很多领域都有应用，如医学成像、遥感和计算机视觉等。在周伟艳同学的作业中，她使用了两个不同的图像融合方法，分别对应于"resultV1_V1_2.jpg"和"resultV3_V4.jpg"的结果。 **程序实现步骤：** 1. 使用**Visual Studio Ultimate 2013**作为开发环境，并集成**OpenCV 3.0.0**库。 2. 创建一个Win32控制台应用程序项目，命名为"ex1_1_demo"。 3. 配置项目属性，导入预先配置好的属性表文件，如"opencv_debug.props"和"opencv_release.props"，确保OpenCV库能够正确链接。 4. 将源代码文件`poison1.cpp`和`poison2.cpp`添加到项目中。 5. 运行代码，程序会读取指定的输入图像，如"sourceV1_2.jpg"和"destinationsV1.jpg"，并生成融合后的结果图像。 **算法介绍：** 1. **图像读取**：使用`imread`函数读取源图像和目标图像。 2. **梯度计算**：通过计算图像的水平和垂直梯度，获取图像的边缘信息。这一步通常包括计算X方向（Xp和Xn）和Y方向（Yp和Yn）的梯度。 3. **散度计算**：求解融合图像的散度，这是泊松方程的一部分，用于确保融合图像的连续性。 4. **泊松重建**：基于求得的梯度和散度，使用泊松方程进行图像重建，生成融合后的图像。 在周伟艳同学的案例中，这个过程被应用于两组不同的输入图像，每组图像都经历了上述四个步骤，产生了"resultV1_V1_2.jpg"和"resultV3_V4.jpg"。 **图像融合效果改进**： 1. **结合数学形态学和小波变换**：在小波变换过程中，对高频系数应用形态学边缘检测和加权平均融合，以增强融合图像的细节和清晰度。 2. **高斯模型重建边缘**：对于图像边缘区域，可以选择一圈ROI（感兴趣区域），用源图像和目标图像的非ROI数据构建高斯模型。然后利用高斯过程进行边缘重建，以获得最佳的像素值。 这些改进方法可以进一步优化图像融合的质量，提高融合图像的视觉效果和信息保真度。在实际应用中，可以根据特定需求选择合适的方法进行图像融合。