Pesquisa em algoritmo de segmentação e fusão de imagens baseado em Matlab Wavelet Transform

        A tecnologia de fusão de imagens refere-se ao uso de algoritmos específicos para combinar duas ou mais imagens para serem fundidas em uma nova imagem.

Tipo, esta nova imagem de fusão contém as informações importantes de cada imagem a ser fundida, é uma coleção de todas as imagens a serem fundidas,

Sua definição é mais aprimorada, a descrição da imagem é mais abrangente, as informações dos dados são mais confiáveis ​​e os requisitos que podem ser atendidos são mais diversos.

Como um ramo muito importante da fusão de informações de várias fontes, a tecnologia de fusão de imagens recebeu muitas pesquisas no mundo nos últimos anos.

Com o aprofundamento contínuo de suas pesquisas, a tecnologia de fusão de imagens tem sido amplamente utilizada na exploração de sensoriamento remoto.

Medição, imagens médicas, gerenciamento de tráfego, monitoramento de informações, tecnologia militar e outros campos. Tendo em vista a enorme aplicação da tecnologia de fusão de imagens

Seu valor e significado de pesquisa, é necessário realizar pesquisas aprofundadas sobre ele. No futuro, acredito que a tecnologia de fusão de imagens terá ainda mais

desenvolvimento de.

        Como uma tecnologia de processamento popular e de rápido desenvolvimento, a transformada wavelet tem as características de análise multi-resolução.

Tem sido amplamente utilizado nas áreas de processamento de sinal, análise de imagem, aplicação de computador e tecnologia de engenharia. Aplicar transformada wavelet

É um desenvolvimento importante no campo da fusão de imagens, e também é um ponto de acesso de pesquisa nos últimos anos.

Este artigo estuda principalmente o algoritmo de fusão de imagens baseado na transformada wavelet, e primeiramente apresenta o propósito e o significado da fusão de imagens.

ou seja, o status da pesquisa e as tendências futuras de desenvolvimento em casa e no exterior nos últimos anos; em segundo lugar, a teoria básica da fusão de imagens é introduzida, incluindo

Etapas de fusão, níveis de fusão, algoritmos de fusão baseados em domínios espaciais e de transformação e subjetivos e objetivos para imagens de fusão

Métodos de avaliação de qualidade, etc.; em seguida, introduz a teoria básica da transformada wavelet, incluindo transformada de Fourier, várias transformadas wavelet

transformação, decomposição e reconstrução de wavelet de imagem, análise multi-resolução, várias bases de wavelet comuns, algoritmo rápido de Mallat , etc.

Por fim, a seleção da base wavelet e camadas de decomposição wavelet da imagem são discutidas, e as imagens de alta e baixa frequência geradas pela decomposição wavelet

Parte da seleção de regras de fusão, e com base em pesquisadores existentes, combinados para melhorar a imagem com base na transformada wavelet

Algoritmo de fusão, através da plataforma de software MATLAB para experimentos de simulação, análise subjetiva e objetiva da qualidade da imagem de fusão,

Comparado com os algoritmos de fusão de imagens comuns existentes, a superioridade do algoritmo melhorado é verificada.

•  Código

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

Para código detalhado e outras informações, clique em: 134-170-3358;