Mezcla multibanda

El algoritmo de fusión multibanda es una tecnología de fusión de imágenes que se utiliza para fusionar sin problemas dos o más imágenes para crear un área de transición suave. Este algoritmo se usa comúnmente en aplicaciones como síntesis de imágenes, unión de imágenes y generación de imágenes panorámicas.

El algoritmo de fusión multibanda se basa en la tecnología de procesamiento de imágenes en el dominio de la frecuencia, que descompone la imagen en diferentes bandas de frecuencia, luego realiza una operación de fusión en cada banda de frecuencia y finalmente sintetiza las bandas de frecuencia fusionadas en la imagen de salida final.

Los siguientes son los pasos básicos del algoritmo de fusión multibanda:

1. Descomposición de la imagen de entrada: descomponga la imagen que se fusionará en múltiples subbandas de diferentes rangos de frecuencia. Los métodos de descomposición comúnmente utilizados incluyen algoritmos piramidales (como la pirámide gaussiana o la pirámide laplaciana) o transformadas wavelet.

2. Cálculo del peso de fusión: Para cada banda de frecuencia, calcule la imagen de peso correspondiente según el área que necesita fusionarse. La imagen de peso se utiliza para indicar la proporción de cada píxel en la fusión.

3. Fusión de bandas de frecuencia: Para cada banda de frecuencia, las imágenes a fusionar se ponderan y fusionan según el peso. Esto se puede lograr utilizando un promedio ponderado simple, una mezcla lineal u otra función de fusión.

4. Reconstruya la imagen: reconstruya cada banda de frecuencia fusionada y combínelas en la imagen de salida final. Para la reconstrucción se suelen utilizar métodos como la reconstrucción piramidal o la transformada inversa de ondas.

La ventaja del algoritmo de fusión multibanda es que puede procesar la información del dominio de frecuencia en la imagen y mantener la claridad de los bordes y detalles. Puede fusionar imágenes en diferentes rangos de frecuencia en distintos grados para lograr mejores efectos de transición. Al mismo tiempo, el algoritmo también puede manejar situaciones de fusión de múltiples imágenes y sintetizar múltiples imágenes en un resultado de fusión perfecto.

Cabe señalar que la implementación específica del algoritmo de fusión multibanda se puede ajustar y mejorar según diferentes aplicaciones y necesidades. Algunos métodos mejorados pueden incluir cálculo de peso adaptativo, ajuste de contraste local o procesamiento multiescala.

El pseudocódigo aproximado se puede dar de la siguiente manera:

Entrada:   imagen1: la primera imagen de entrada   imagen2: la segunda imagen de entrada   niveles: el número de capas de la transformación piramidal o wavelet Salida:   blended_image: imagen de salida combinada # Proceso de descomposición de la pirámide o transformada wavelet pirámide1 = PyramidDecomposition(imagen1, niveles) Pyramid2 = PyramidDecomposition(imagen2, niveles) # Cálculo del peso de fusión Weight_maps = CalculateWeightMaps(pyramid1, Pyramid2) # 频带融合 blended_pyramid = [] para el nivel en el rango(niveles):     blended_band = Weight_maps[nivel] * pirámide1[nivel] + (1 - Weight_maps[nivel]) * pirámide2[nivel]     blended_pyramid.append(blended_band) # Proceso de reconstrucción blended_image = PyramidReconstruction(blended_pyramid) # Devuelve la imagen combinada return blended_image

El código de implementación específico es el siguiente:

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread(r'D:\software\pycharm\PycharmProjects\computer-version\data\微信图片_20230504163438.jpg')
img2 = cv2.imread(r'D:\software\pycharm\PycharmProjects\computer-version\data\微信图片_20230504163457.jpg')

# 将两张图片resize成相同大小
img1 = cv2.resize(img1, (512, 512))
img2 = cv2.resize(img2, (512, 512))

# 生成高斯金字塔
G1 = img1.copy()
G2 = img2.copy()
gp1 = [G1]
gp2 = [G2]
for i in range(6):
    G1 = cv2.pyrDown(G1)
    G2 = cv2.pyrDown(G2)
    gp1.append(G1)
    gp2.append(G2)

# 生成拉普拉斯金字塔
lp1 = [gp1[5]]
lp2 = [gp2[5]]
for i in range(5, 0, -1):
    GE1 = cv2.pyrUp(gp1[i])
    GE2 = cv2.pyrUp(gp2[i])
    L1 = cv2.subtract(gp1[i-1], GE1)
    L2 = cv2.subtract(gp2[i-1], GE2)
    lp1.append(L1)
    lp2.append(L2)

# 将两张图片的拉普拉斯金字塔进行拼接
LS = []
for l1, l2 in zip(lp1, lp2):
    rows, cols, dpt = l1.shape
    ls = np.hstack((l1[:, 0:int(cols/2)], l2[:, int(cols/2):]))
    LS.append(ls)

# 重建图像
ls_ = LS[0]
for i in range(1, 6):
    ls_ = cv2.pyrUp(ls_)
    ls_ = cv2.add(ls_, LS[i])

# 显示结果
cv2.imshow('result', ls_)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Este programa implementa la función de fusión de imágenes, utilizando la tecnología de fusión de pirámides laplacianas. Lee dos imágenes, las cambia de tamaño al mismo tamaño, genera pirámides gaussianas y laplacianas para las dos imágenes, une las pirámides laplacianas de las dos imágenes y finalmente reconstruye la imagen y muestra el resultado.

Las dos imágenes ingresadas son:

 El efecto después de la fusión es: