A fusão de imagens é o processo de sintetizar múltiplas imagens em uma única imagem, com o objetivo de fundir informações de diferentes imagens para obter mais detalhes e efeitos visuais mais ricos. Neste artigo, apresentaremos como implementar a fusão de imagens usando Matlab.
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caso simples
Primeiro, precisamos entender os dois métodos principais de fusão de imagens: fusão em nível de pixel e fusão em nível de recurso. A fusão em nível de pixel refere-se à operação de cada pixel e à fusão de imagens por meio de média ponderada de valores de pixel ou outros algoritmos. A fusão em nível de recurso refere-se à extração e fusão de recursos na imagem, como bordas e texturas.
No Matlab, podemos usar as funções da caixa de ferramentas de processamento de imagens para obter a fusão de imagens. A seguir está um processo básico de fusão de imagens:
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Ler imagem: Use a função imread para ler a imagem a ser fundida. Por exemplo, podemos ler duas imagens denominadas “image1.jpg” e “image2.jpg” com o seguinte código:
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg'); -
Pré-processamento de imagem: pré-processamento da imagem conforme necessário. Por exemplo, você pode ajustar o tamanho, contraste, brilho, etc. da imagem. Você pode usar funções como imresize, imadjust, etc.
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Extração de recursos: a extração de recursos é realizada na imagem para obter os recursos que precisam ser fundidos. Por exemplo, funções como borda, texturafilt, etc. podem ser usadas para extrair recursos de borda e textura.
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Fusão de recursos: De acordo com a importância e o peso dos recursos, os recursos são fundidos. Você pode usar um método simples de média ponderada ou algoritmos mais complexos, como transformada wavelet, pirâmide laplaciana, etc.
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Reconstrução da imagem: De acordo com as características fundidas, a imagem fundida final é reconstruída. Você pode usar funções como imfuse, imlincomb, etc.
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Salvar a imagem fundida: Use a função imwrite para salvar a imagem fundida no arquivo especificado. Por exemplo, use o código a seguir para salvar a imagem fundida como "fusion_image.jpg":
imwrite(fusion_image, 'fusion_image.jpg');
Através das etapas acima, podemos realizar a fusão básica de imagens. No entanto, para implementar algoritmos de fusão de imagens mais avançados, pode ser necessário usar mais funções e técnicas. Por exemplo, métodos como pirâmide de imagens e decomposição em múltiplas escalas podem ser usados para obter fusão em múltiplas escalas.
Resumindo, o uso do Matlab para obter a fusão de imagens pode ser concluído por meio de etapas como leitura de imagens, pré-processamento, extração de recursos, fusão de recursos, reconstrução de imagens e salvamento da imagem fundida. Usando as funções da caixa de ferramentas de processamento de imagem do Matlab, podemos obter diferentes tipos de fusão de imagens, incluindo fusão em nível de pixel e fusão em nível de recurso. Espero que este artigo possa ajudá-lo a entender a implementação da fusão de imagens no Matlab.
Código fonte + download do conjunto de dados
Vários casos de fusão de imagens baseados em Matlab (código fonte + conjunto de dados).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88189908
