图像融合需要遵守的3个基本原则(2)(组图)

第一章 什么是图像融合

1.1 什么是常规图像合成

图像融合（Image Fusion）是指通过图像处理和计算机技术等，将同一目标的多个源通道采集的图像数据，最大限度地提取各通道中的有利信息，最终合成为高质量的图像。提高图像信息的利用率，提高计算机判读的准确性和可靠性，提高原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，便于监测。

图像融合是信息融合的一个分支。图像融合的数据形式是包含明暗、颜色、温度、距离等场景特征的图像。这些图像可以在一列或一列中给出。

图像融合是将2个或多个图像信息融合为一张图像，使融合后的图像包含更多信息，更便于人类观察或计算机处理。

图像融合的目标是在实际应用目标下最大化相关信息组合的基础上，减少输出的不确定性和冗余。图像融合的优点是显而易见的，它可以扩展图像所包含的时空信息，减少不确定性，增加可靠性，提高系统的鲁棒性。

图像融合需要遵守3个基本原则：

1) 融合后的图像应该包含所有源图像的明显且突出的信息；

2) 融合后的图像不能添加人工信息

3) 应尽可能抑制源图像中不感兴趣的信息，例如噪声，使其不会出现在融合图像中。

1.2 图像融合系统框架

从图的描述可以看出，系统的框架可以分为4部分：图像配准、图像预处理、图像融合、输出和图像后处理

图像配准：是融合早期最重要的工作。配准的目的是使图像满足时空一致性。在实际工程中，导致采集到的图像在时间和空间上的不一致的因素很多，比如相机的视场不同、镜头焦距的不同、单位时间帧数的差异等。图像和相机的移动。而且，实际工程中图像的时空差异在融合中很难把握，也没有通用的标准来衡量这些误差。由这些其他因素引起的错误不能简单地通过应用融合算法来消除。因此，只有在完成图像配准工作后，后面的图像预处理和融合算法是有意义的。实际的配准过程是基于一张图像，通过一定的算法在其上合成其他图像。

图像预处理：这是融合的第一步。许多研究人员认为图像预处理过程是不必要的，因为图像预处理过程不是为了视觉优化，而这个过程往往是用户无法观察到的。实际上，对于一些具有先验知识的图像，可以在预处理阶段将先验知识表示加入到图像中，然后对得到的图像进行融合以获得更好的结果。如果不加入预处理阶段，盲目地采用融合方法对图像进行融合，得到的结果的可靠性自然会下降很多。

融合后，系统会输出一张理论上包含输入图像所有有用信息的图像。

输出的图像可以直接用于用户观察，也可以经过后处理，即图像信息应用，直接用于控制系统。由于在融合过程中已经很好的提取了图像信息，所以此时的后处理阶段相对容易。对于控制系统，此模块充当控制器

1.3 图像融合示例

（1）还有这张，它将 1945 年柏林的街拍照片与 2010 年的照片无缝融合。

(2）给天空加一道彩虹

(3）改变花的颜色

(4）交换水果的纹理外观

(5）视频合成

更好的是，在 1994 年上映的《阿甘正传》中，汤姆·汉克斯和肯尼迪总统出现在同一个画面中，甚至出现在大银幕上。

不得不说，图像合成与融合真是一项了不起的技术。

第二章 图像融合涉及的基本概念

2.1 背景

2.2 前景

2.3 掩码

第三章图像融合的常用方法

3.1 直接剪切粘贴技术

在所有相关技术中，最直观、最简单的就是剪贴。

经常被摄影师在后期制作中使用，如果使用得当，它也可以创造出令人满意的效果。

例如，下面的照片是如何制作的？

其实就是两张照片的不同部分按照一定的顺序叠加而成的。您可以查看下面的源图像：

只要我们先把左图的背景，再叠加比尔盖茨的肖像，最后再叠加左图的前景，就可以合成出最终的图像。

从图像中确定前景和背景的技术称为matting，英文对应：Image Matting，将剪下的部分无缝粘贴到目标图像中的过程称为图像合成，英文对应：Image Compositing。准确性，我引用《计算机视觉：算法与应用》原文如下：

从原始图像中提取对象的过程通常称为抠图（Smith 和 Blinn 1996)，而将其插入另一个图像（没有可见伪影）的过程称为合成（Porter 和 Duff 1984；Blinn 1994a ）。

如果运用得当，剪切和粘贴技术可以产生相当有艺术感的图像，如下图，它应该是在原始人物和狗上粘贴大量纹理图像形成的。

但很多时候，这种简单的技术会产生令人沮丧的结果，

比如你想在下图中贴上两只企鹅，真的是5美分的特效。

由于剪切粘贴过于粗糙，生成的照片不够自然，有没有更好的办法？

接下来我们讲一个更好的方法。

3.2 阿尔法融合

Alpha fusion 是剪切粘贴的升级版，如果用公式表示的话是这样的：

输出=前景（前景）*掩码（掩码）+背景（背景）*（1-掩码）

您可以将一张图片与另一张图片有机地组合在一起。

由于上面使用的 Mask 是二值的2种算法融合怎么起题目，所以融合后的图像非常不自然，从融合后的图像中可以看出。

如果对Mask图像做一点羽化，效果会好很多，见下图。有很多方法可以羽化遮罩图像。最直接的方法是在一定尺度上应用高斯滤波。我已经在基本图像过滤中讨论过它。

因此，Alpha融合的效果取决于我们如何正确设置Alpha Mask。如果我们想把一张图片的一部分剪下来合并成另一张新的图片，主要涉及两个步骤：

精确抠图，让 Alpha Mask 在 Alpha Mask 上做适当的羽化，使融合更自然

Alpha Mask 的准确计算往往是一件复杂的事情。下面我们来看一个稍微复杂一点的例子。有时我们想将两张照片叠加在一起生成一张照片，比如下面两张照片：

如何将它们结合起来？有很多人想出了一些巧妙的方法。现在介绍一个：

第一步：生成两幅图像的距离变换图

此距离变换图中的每个像素值表示原始图像中相应像素与其最近的黑色像素（零像素）之间的距离。如果您使用的是 OpenCV，则可以使用 distanceTransform 函数或 Matlab 中的 bwdist 函数来完成。

第 2 步：计算掩码

接下来使用Alpha融合的方法2种算法融合怎么起题目，可以得到最终的照片如下。您可以看到两张照片很好地融合在一起，当然您也可以看到一些细微的伪影。

3.3 多波段融合

为了使 alpha 融合结果看起来自然，选择合适的融合窗口大小至关重要。

我用下面的例子来说明这个问题。

让我们将以下两张照片融合在一起。

如果选择图像的中心轴作为融合后两幅图像的分界线，则融合过程可表示为：

这实际上是一个 Alpha 融合。其实上面的过程是：

leftImageWeight * leftImage + rightImageWeight * rightImage = OutputImage

在：

左图像重量 + 右图像重量 = 1

所以最终图像的表现取决于两幅图像有效像素的重叠面积。那么问题来了，这个重叠区域有多大可以选择呢？我有下图来说明不同窗口大小的影响：

经验判断的经验法则是：

但是，我们都知道，自然图像通常包含许多不同的特征，谱跨度也很大。此时，选择融合窗口将非常困难。有没有更好的方法？这就引入了一种新的融合方法：多波段融合。下图说明了这个想法：

所以总结一下流程是：

对于要融合的两张照片，构建拉普拉斯金字塔对于金字塔的每一层，应用以下公式进行融合

3. 使用融合金字塔重构输出图像

让我们看一个苹果和橙子如何通过中线融合在一起的著名例子

使用上面的流程，我们来看看金字塔每一层的融合情况：

OK，所以如果你重构原图，可以看到我们这里说的多波段融合，也就是拉普拉斯金字塔融合，其实就是半自动计算最优融合窗口和权重大小，本质上是一种线性融合：

《Computer Vision: Algorithms and Applications》一书中也有很多有趣的例子，比如：

在实际实现过程中，为了节省计算量，我们可以只考虑两层金字塔进行融合：

这在需要融合多张图像时非常有用，例如下面我们需要将多张照片融合成一张全景图像：

在这里，我只是将多张裁剪后的照片放在一起，没有融合。

如果进行两层金字塔融合，我们可以分别融合低频信号和高频信号，得到的图像如下：

从这两层图像我们可以重建最终图像：

由于两层金字塔融合，甚至多层金字塔融合，考虑到图像中不同频率的信息，融合效果通常优于单层Alpha融合（线性融合）。只需将图像的部分与上面的融合图像进行比较，可以看到金字塔融合的内容更加清晰：

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