梯度域中的多曝光多焦点图像融合算法研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-04-26 14:59:15 发布
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文章标签： 算法 matlab 计算机视觉 Matlab
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本文探讨了一种基于梯度域的多曝光多焦点图像融合算法，通过提取图像梯度、计算权重和图像合成来保留细节和边缘。文中提供了使用Sobel算子提取梯度、基于梯度幅值计算权重以及加权合成图像的Matlab代码示例。

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图像融合是一种将多个图像合成为一个具有更好视觉效果的图像的技术。在本文中，我们将讨论一种基于梯度域的多曝光多焦点图像融合算法，并提供相应的Matlab代码示例。

梯度域融合算法通过利用图像的梯度信息来保留图像的细节和边缘信息，从而实现多曝光多焦点图像的融合。该算法主要包括以下步骤：梯度提取、权重计算和图像合成。

首先，我们需要提取输入图像的梯度信息。在Matlab中，可以使用Sobel算子或Prewitt算子等方法来计算图像的梯度。以下是一个示例代码片段，演示了如何使用Sobel算子提取图像的梯度：

image = imread('input_image.jpg');
gray_image = rgb2gray(image
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梯度域中的多曝光多焦点图像融合算法研究
学习使你进步。
07-09 290
然后，将不同曝光和不同焦点距离的图像都映射到梯度域空间中进行混合，最后通过逆高斯金字塔恢复图像的大小和清晰度。然而，由于成像设备的局限性和场景复杂的变化，拍摄出的多曝光、多焦点的图像往往难以获得满意的结果。该算法利用了多曝光、多焦点图像各自的优点，通过采用高斯金字塔建立起梯度域空间，从而将不同曝光值和不同焦点距离的图像进行融合。在该步骤中，通过引入边缘保护权重函数，将融合结果与原始多曝光、多焦点图像进行比较，并针对不同场景进行调整，以获得更加符合实际需求的结果。梯度域中的多曝光多焦点图像融合算法研究。
梯度法与图像融合：实践中的应用与优化
AI天才研究院
12-30 1189
1.背景介绍 图像融合技术是一种将多个图像信息融合为一个新的图像的方法，主要用于提高图像的质量、增强图像的特征和信息，以及解决图像处理中的一些问题。梯度法是一种常用的图像融合方法，它通过计算图像的梯度信息，将多个图像的梯度信息相加，然后重新构建新的图像。梯度法的优点是简单易行，但其缺点是可能会导致图像边缘模糊化，失去细节信息。 在实际应用
图像融合（五）-- 梯度金字塔
weixin_30407099的博客
12-30 659
　　基于梯度金字塔(GradientPyramid,GP)分解的图像融合算法。GP也是一种基于高斯金字塔的多尺度分解算法。通过对高斯金字塔每层图像进行梯度算子运算，便可获得图像的GP表示。GP每层分解图像都包含水平、垂直和两个对角线四个方向的细节信息，能更好地提取出图像的边缘信息，提高了稳定性和抗噪性。具有方向性的梯度塔形分解能够很好地提供图像的方向边缘和细节信息。 1、原理阐...
多聚焦图像融合的梯度域技术探究
最新发布
weixin_42524864的博客
04-26 402
图像融合技术是将多个源图像的信息整合到一个单一图像中的处理过程，目的是生成一个比任何单一源图像都含有更多信息的新图像。在不同领域，如遥感、医学影像和机器视觉，图像融合技术都发挥着至关重要的作用。图像融合可以分为不同的类型，包括空间域融合、频率域融合以及基于变换的融合。每种融合类型都有其独特的处理方式和适用场景。在数学和物理学中，梯度代表了某一函数在空间中的变化率。对于图像而言，梯度可以视为图像亮度变化的一种度量。具体来说，图像梯度指向图像亮度增加最快的方向，而梯度的大小则表示了这个变化的快慢。
图像梯度域融合
哈哈哈博客
11-10 9680
图像梯度域融合 图像梯度域重建 图像泊松编辑 混合梯度融合 彩色图像灰度化的问题 图像梯度域重建-原理 该问题中心思想是利用梯度实现灰度图像的重建。为后面的问题作铺垫。 该问题用到了梯度与最小二乘的思想。 求矩阵v使e达到最小。 现在我们需要相对于源图像s重建一副灰度图像v，重建图像v的方向梯度应该与源图像s的方向梯度一致。这可以转化为最小二乘问题： 1) 最小化：( v(x+1,y
【图像融合】梯度域中的多曝光多焦点图像融合算法研究附matlab代码
qq_59747472的博客
10-27 422
多聚焦图像融合就是将多幅已经配准的、成像条件相同而且关于同一场景的不同焦点图像,融合成一幅各处都清晰的图像。对于可见光成像系统来讲,由于光学镜头的焦距有限,很难将场景中的所有目标都成像清晰,这一问题可以通过采用多聚焦图像融合技术来解决。该技术能够有效地提高图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性。这些优点使该技术正日益广泛地应用于机器视觉、数码相机、目标识别等领域。
【图像融合】梯度域多曝光多聚焦图像融合（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
02-04 691
【图像融合】梯度域多曝光多聚焦图像融合研究文档摘要：提出了一种多曝光多聚焦图像融合算法。该算法是为彩色图像开发的，基于使用每个像素位置的最大梯度幅值混合输入图像的亮度分量的梯度，然后使用基于哈尔小波的图像重建技术获得融合的亮度。该图像重建算法具有O(N)的复杂性，并且在每个分辨率下都包含一个泊松求解器，以消除由于所得梯度的非保守性质而可能出现的伪影。另一方面，融合色度是作为色度通道的加权平均值获得的。灰度图像的特殊情况被视为亮度融合。
matlab_实现不同曝光成度的图像融合_HDR
06-21
4. **图像融合**：常用的融合算法有加权平均法、基于梯度的融合方法等。MATLAB中，可以自定义权重或者使用现有的图像融合工具箱实现。例如，基于梯度的方法会考虑图像的局部差异，增加细节的保留。 5. **反归一化与...
MATLAB图像融合算法研究：多曝光多焦点技术
标题中提到的“matlab开发-多曝光多焦点融合梯度域”指的是使用Matlab编程环境来开发一种图像处理技术，其核心是实现多曝光（Multiple Exposure）和多焦点（Multiple Focus）图像的融合处理。在图像处理领域，多曝光...
图像处理中的反模糊化：从模糊到清晰的魔法
图像处理中的反模糊化技术是提高图像清晰度和质量的重要研究领域。本文首先解析了反模糊化的基本概念，随后介绍了相关的理论基础，包括图像退化和模糊模型、反模糊化算法原理以及性能评估方法。通过分析不同类型的...
基于领域梯度的泊松图像融合 (Gradient domain fusion)
qq_52170360的博客
04-17 742
泊松融合可以解决原图像中的部分区域复制到目标图像的区域Ω\OmegaΩ中，边界过渡不自然的问题。主要思想是：融合需要保证使前景部分区域与背景而言，尽量平滑并且保持边界一致。首先将该部分区域的梯度场覆盖到目标图像的梯度场上，得到融合图像的梯度场，对其求偏导得到散度b，然后通过非边界点与拉普拉斯卷积核进行卷积，并且通过边界点的约束条件，得到稀疏矩阵A，最后通过求解AfbAf=bAfb的方程得到ffffff就是融合图像的每个像素点RGB值。
红外可见图像自适应梯度融合matlab代码
07-10
是一段红外可见光的梯度域的图像融合，代码能够将梯度融合不再是简单的梯度，而是自动的根据图像的权重来进行融合
photomontage后半部分梯度域融合gradient-domain fuse的思路与代码实现
striver 13
08-14 782
经过图割过后，图像的每一块分布在了不同的图像，直接拼接在一起会有明显的接缝，为了解决这个问题需要用到泊松融合。 这里与poisson image edit不同的是这里不是一块一块两两融合到一起的，而是一次性全图融合到一块。 其重要思路是： 1.每一个块在自己的原图像中计算梯度 2.将梯度根据块拼接在一起，形成合成的梯度图 3.用这个梯度图计算散度 4.泊松等式求解Ax=b 需要...
梯度金字塔matlab,图像融合（五）-- 梯度金字塔
weixin_33298352的博客
03-19 556
转载：http://www.cnblogs.com/silence-hust/p/4193430.html基于梯度金字塔(GradientPyramid,GP)分解的图像融合算法。GP也是一种基于高斯金字塔的多尺度分解算法。通过对高斯金字塔每层图像进行梯度算子运算，便可获得图像的GP表示。GP每层分解图像都包含水平、垂直和两个对角线四个方向的细节信息，能更好地提取出图像的边缘信息，提高了稳...
【遥感图像融合：梯度指导：纹理细节】
weixin_43690932的博客
12-03 983
仅供自己参考
matlab 梯度图像,在matlab中快速计算图像的梯度
weixin_33272515的博客
03-16 3227
感谢您的所有答案和有用的建议.我接受了pseudoDust,Hugues,Dima和High Performance Mark的建议并编写了我自己的代码.我的代码如下：clc;clear all;close all;x=32;I = imread('coins.png');I = imresize(I,[x x]);I = double(I(:,:,1));tic[dx dy] = gradien...
图片梯度图的提取 附代码matlab
weixin_44576543的博客
08-19 2332
1、梯度提取原理 图像梯度：G(x,y)=dx i +dy j; dx(i,j)=Img(i+1,j)-Img(i,j); dy(i,j)=Img(i,j+1)-I(i,j); 2、matlab 原有梯度函数 [Rx,Ry]=gradient(Img)； (1)水平方向梯度Rx，Rx的第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差，Rx的第二列元素为原矩阵第三列与第一列元素之差除以2，以此类推：Fx(i,j)=(F(i,j+1)-F(i,j-1))/2。最后一列则为最后两列之差。 (2...
图像梯度（微分）及其MATLAB求解
分享的滋味
11-29 7669
1.一阶梯度 MATLAB中的gradient()函数，实现的是中心梯度。2.二阶梯度 h=fspecial(‘laplacian’)获得的模板是： h = 0.1667 0.6667 0.1667 0.6667 -3.3333 0.6667 0.1667 0.6667 0.1667 不同于常用的模板： [0 1 0; 1
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