画像融合は、複数の画像を 1 つの画像に合成するプロセスであり、異なる画像からの情報を融合して、より詳細で豊かな視覚効果を得ることが目的です。今回はMatlabを使った画像融合の実装方法を紹介します。
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シンプルなケース
まず、画像融合の 2 つの主な方法、ピクセルレベルの融合と特徴レベルの融合を理解する必要があります。ピクセルレベルの融合とは、各ピクセルの操作、およびピクセル値の加重平均またはその他のアルゴリズムによる画像の融合を指します。特徴レベルの融合とは、エッジやテクスチャなどの画像内の特徴の抽出と融合を指します。
Matlab では、Image Processing Toolbox の関数を使用して画像融合を実現できます。以下は基本的な画像融合プロセスです。
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画像の読み取り: 関数 imread を使用して、融合する画像を読み取ります。たとえば、次のコードを使用して、「image1.jpg」と「image2.jpg」という名前の 2 つの画像を読み取ることができます。
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg'); -
画像の前処理: 必要に応じて画像を前処理します。たとえば、画像のサイズ、コントラスト、明るさなどを調整できます。imresize や imadjust などの関数を使用できます。
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特徴抽出: 融合する必要がある特徴を取得するために、画像に対して特徴抽出が実行されます。たとえば、エッジ、テクスチャフィルトなどの関数を使用して、エッジおよびテクスチャの特徴を抽出できます。
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機能の融合: 機能の重要性と重みに応じて、機能が融合されます。単純な加重平均法を使用することも、ウェーブレット変換やラプラシアン ピラミッドなどのより複雑なアルゴリズムを使用することもできます。
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画像再構成: 融合された特徴に従って、最終的な融合画像が再構築されます。imfuse、imlincomb などの関数を使用できます。
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融合イメージを保存する: 関数 imwrite を使用して、融合イメージを指定したファイルに保存します。たとえば、次のコードを使用して、融合された画像を「fusion_image.jpg」として保存します。
imwrite(fusion_image, 'fusion_image.jpg');
以上の手順により、基本的な画像の融合が実現できます。ただし、より高度な画像融合アルゴリズムを実装するには、より多くの機能と技術を使用する必要がある場合があります。たとえば、画像ピラミッドやマルチスケール分解などの方法を使用して、マルチスケールの融合を実現できます。
要約すると、Matlab を使用して画像融合を実現するには、画像の読み取り、前処理、特徴抽出、特徴融合、画像再構成、融合画像の保存などの手順を実行します。Matlab の画像処理ツールボックスの関数を使用すると、ピクセルレベルの融合や特徴レベルの融合など、さまざまなタイプの画像融合を実現できます。この記事が Matlab でのイメージ フュージョンの実装を理解するのに役立つことを願っています。
ソースコード + データセットのダウンロード
Matlab に基づく複数の画像融合ケース (ソース コード + データ セット).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88189908
