图像基本概念

图像基本概念 图像融合是将多个图像组合成一个新图像的过程，了解图像融合的基本概念对于学习图像融合非常重要。本节将对图像融合的基本概念进行总结，并对相关知识点进行详细的解释。 一、图像滑块处理 在图像融合中，图像滑块处理是一个非常重要的概念。nlfilter 函数可以对图像 A 的每一个 m*n 滑块应用函数 fun，fun 函数必须接受 m*n 块作为输入，并返回一个标量 y。例如，c=fun(x)，其中 c 是 m*n 块 x 的中心像素点的输入值。nlfilter 函数可以对图像进行滑块处理，实现图像的局部处理。 二、图像元素个数计算 在图像融合中，计算图像元素个数是一个非常重要的步骤。numel 函数可以计算数组中满足指定条件的元素个数。例如，对于一幅图像，numel(A) 将给出它的像素总数。for i=1:numel(x) 语句可以遍历图像的每一个像素点，实现图像的点操作。 三、插值算法 插值算法是图像融合中的一种非常重要的技术。'bicubic' 是一种双三次插值算法，该算法可以实现图像的插值操作。在 R2013a 版本中，默认使用这种算法，但是在不同版本中可能有不同的默认参数。因此，建议使用命令 help imresize 获得帮助信息，以帮助信息为准。 四、主成分分析（PCA） 主成分分析（PCA）是一种非常重要的图像融合技术。y = pca(mixedsig) 程序可以将混合信号分解成多个主分量。mixedsig 是 n*T 阶混合数据矩阵，n 是信号个数，T 是采样点数。covarianceMatrix = cov(mixedsig',1) 可以计算协方差矩阵，而 [E,D] = eig(covarianceMatrix) 可以计算协方差矩阵的特征值和特征向量。 五、图像融合评价方法 图像融合评价方法是一种非常重要的技术。对一般图像的质量评价往往采用主观评价的办法，但对图像融合效果的评价问题却要复杂得多。人对融合图像的质量进行主观评价时评价的标准很难掌握。多数情况下，标准的融合图像事先是难以预测的，因此评价人员没有评价的参照物。由于图像融合应用目的可能各有不同，因此在进行评价时的评价尺度应考虑到应用场合和应用目的。 六、信息熵 信息熵是图像处理中的一种非常重要的概念。信息熵可以表示信号中的信息量，也广泛应用于图像处理中，表示图像所含的平均信息量。图像信息熵的含义为图像的平均信息量，信息量增加是图像融合最基本的要求，这可以通过融合前后图像信息熵的变化反映出来。