La technologie de fusion d'images fait référence à l'utilisation d'algorithmes spécifiques pour combiner deux ou plusieurs images à fusionner en une nouvelle image.
Par exemple, cette nouvelle image de fusion contient les informations importantes de chaque image à fusionner, c'est une collection de toutes les images à fusionner,
Sa définition est plus améliorée, la description de l'image est plus complète, les informations sur les données sont plus fiables et les exigences pouvant être satisfaites sont plus diverses.
En tant que branche très importante de la fusion d'informations multi-sources, la technologie de fusion d'images a fait l'objet de nombreuses recherches dans le monde ces dernières années.
Avec l'approfondissement continu de ses recherches, la technologie de fusion d'images a été largement utilisée dans l'exploration par télédétection.
Mesure, imagerie médicale, gestion du trafic, surveillance de l'information, technologie militaire et autres domaines. Compte tenu de l'énorme application de la technologie de fusion d'images
Sa valeur et son importance pour la recherche, il est nécessaire de mener des recherches approfondies à son sujet. À l'avenir, je pense que la technologie de fusion d'images aura encore plus de
développement de.
En tant que technologie de traitement à développement rapide et populaire, la transformée en ondelettes présente les caractéristiques de l'analyse multi-résolution.
Il a été largement utilisé dans les domaines du traitement du signal, de l'analyse d'images, des applications informatiques et de la technologie de l'ingénierie. Appliquer la transformation en ondelettes
C'est un développement important dans le domaine de la fusion d'images, et c'est aussi un haut lieu de la recherche ces dernières années.
Cet article étudie principalement l'algorithme de fusion d'images basé sur la transformée en ondelettes, et introduit d'abord le but et la signification de la fusion d'images.
c'est-à-dire, l'état de la recherche et les tendances de développement futures au pays et à l'étranger au cours des dernières années ; deuxièmement, la théorie de base de la fusion d'images est introduite, y compris
Étapes de fusion, niveaux de fusion, algorithmes de fusion basés sur des domaines spatiaux et transformés, et subjectifs et objectifs pour les images de fusion
Méthodes d'évaluation de la qualité, etc. ; puis introduction de la théorie de base de la transformée en ondelettes, y compris la transformée de Fourier, plusieurs transformées en ondelettes
transformation, décomposition et reconstruction d'ondelettes d'images, analyse multi-résolution, plusieurs bases d'ondelettes communes,
algorithme rapide de
Mallat , etc.
Enfin, la sélection de la base d'ondelettes et des couches de décomposition en ondelettes d'image est discutée, et les images haute et basse fréquence générées par la décomposition en ondelettes
Une partie de la sélection des règles de fusion, et sur la base des chercheurs existants, combinées pour améliorer l'image basée sur la transformée en ondelettes
Algorithme de fusion, via la plate-forme logicielle
MATLAB
pour les expériences de simulation, l'analyse subjective et objective de la qualité de l'image de fusion,
Par rapport aux algorithmes courants de fusion d'images existants, la supériorité de l'algorithme amélioré est vérifiée.
- Code
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @Image_Fusion_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @Image_Fusion_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
% --- Executes just before Image_Fusion is made visible.
function Image_Fusion_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to Image_Fusion (see VARARGIN)
% Choose default command line output for Image_Fusion
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes Image_Fusion wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = Image_Fusion_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
[filename1,PathName1] = uigetfile({'*.BMP';'*.bmp';'*.tif';'*.jpg';'*.png'},
'D:\Users\Documents\MATLAB\multi-focus');
X1 = [PathName1 filename1];
if PathName1 ~=0
OriginImage1 = imread(X1);
handles.OrginImage1=OriginImage1;
guidata(hObject,handles);
axes(handles.axes1);
imshow(OriginImage1);
end
% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
[filename2,PathName2] = uigetfile({'*.BMP';'*.bmp';'*.tif';'*.jpg';'*.png'},
'D:\Users\Documents\MATLAB\multi-focus');
X2 = [PathName2 filename2];
if PathName2 ~=0
OriginImage2 = imread(X2);
handles.OrginImage2=OriginImage2;
guidata(hObject,handles);
axes(handles.axes2);
imshow(OriginImage2);
end
% --- Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
%图像融合
OriginImage1=handles.OrginImage1;
OriginImage2=handles.OrginImage2;
Image1=double(OriginImage1)/256;
Image2=double(OriginImage2)/256;
[c1,s1]=wavedec2(Image1,2,'sym3'); %将X1进行2维分解，并使用sym4小波进行变换
[c2,s2]=wavedec2(Image2,2,'sym3');
c=0.5*(c1+c2); %计算系数平均值
s=0.5*(s1+s2);
X=waverec2(c,s,'sym3'); %进行小波重构
handles.X=X;
guidata(hObject,handles);
axes(handles.axes3);
imshow(X);
%空间频率
RF=0;
CF=0;
for fi=1:C-1
for fj=1:R-1
RF=RF+(X(fi,fj)-X(fi,fj+1)).^2;
end
end
RF=sqrt(RF/(C*R));
for fi=1:C-1
for fj=1:R-1
CF=CF+(X(fi,fj)-X(fi+1,fj)).^2;
end
end
CF=sqrt(CF/(C*R));
SF=sqrt(RF+CF);
set(handles.edit3,'String',num2str(SF));
%图像清晰度
n=C*R;
m=1;
for i=1:(C-1)
for j=1:(R-1)
x=X(i,j)-X(i,j+1);
y=X(i,j)-X(i+1,j);
z(m,1)=sqrt((x.^2+y.^2)/2);
m=m+1;
end
end
G=sum(z)/n;
set(handles.edit4,'String',num2str(G));
%互信息
s1=size(size(X));
if s1(2)==3 %判断是灰度图像还是RGB彩色图像
a=rgb2gray(OriginImage1);
a=double(a);
b=rgb2gray(OriginImage2);
b=double(b);
else
a=double(OriginImage1);
b=double(OriginImage2);
end
[Ma,Na] = size(a);
[Mb,Nb] = size(b);
M=min(Ma,Mb);
N=min(Na,Nb);
%初始化直方图数组
hab = zeros(256,256);
ha = zeros(1,256);
hb = zeros(1,256);
%归一化
if max(max(a))~=min(min(a))
a = (a-min(min(a)))./(max(max(a))-min(min(a)));
else
a = zeros(M,N);
end
if max(max(b))-min(min(b))
b = (b-min(min(b)))./(max(max(b))-min(min(b)));
else
b = zeros(M,N);
end
a = double(int16(a*255))+1;
b = double(int16(b*255))+1;
%统计直方图
for i=1:M
for j=1:N
indexx = a(i,j);
indexy = b(i,j) ;
hab(indexx,indexy) = hab(indexx,indexy)+1; %联合直方图
ha(indexx) = ha(indexx)+1; %a图直方图
hb(indexy) = hb(indexy)+1; %b图直方图
end
end
function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit2 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit2 as a double
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
Pour un code détaillé et d'autres informations, veuillez cliquer sur : 134-170-3358 ;