图像融合算法的研究一直是计算机视觉领域的热门话题之一

图像融合算法的研究一直是计算机视觉领域的热门话题之一。本文将介绍一种基于EM算法的图像融合算法，与其他算法相比，该算法不需要对图像进行多尺度分解，因此具有较高的实用性。

EM算法是一种迭代优化算法，常用于概率模型参数的估计。图像融合问题也可以看作是一个参数估计问题，因此可以使用EM算法来求解。算法步骤如下：

1. 初始化两幅图像的权重，假设第一幅图像的权重为w1，第二幅图像的权重为w2；
2. 对每个像素点计算其在两幅图像中的概率值，根据EM算法，先估计出当前参数下数据的隐含变量，即将像素点归属于哪一幅图像中。这里可以使用高斯混合模型来拟合像素在两幅图像中的概率分布；
3. 根据当前参数下每个像素点的归属概率重新计算两幅图像的权重；
4. 重复第二步和第三步，直到收敛或达到最大迭代次数。

下面给出基于EM算法的图像融合Python代码实现：

import numpy as np
import cv2

def EM(image1, image2