【图像融合】基于各向异性扩散和KL变换的红外和可见光传感器图像融合（Matlab实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

这种方法利用了各向异性扩散和KL变换两种技术，将红外和可见光传感器获取的图像进行融合，以提高图像质量和信息获取能力。 首先，从红外和可见光传感器中获取图像数据，这些数据可能对应于相同的场景，但具有不同的特性和信息。 各向异性扩散是一种图像增强技术，旨在减少图像中的噪声和增强边缘信息。在这种方法中，各向异性扩散算法被应用于红外和可见光图像，以提高它们的质量和对比度。 融合红外和可见光图像的策略可能涉及到加权平均、基于特征的融合或其他技术。在这种方法中，通常将经过各向异性扩散和KL变换处理后的红外和可见光图像进行加权平均或特征融合，以获得最终的融合图像。通过将各向异性扩散和KL变换技术应用于红外和可见光图像，然后进行融合，可以实现更好的图像质量和信息获取，从而提高了图像融合系统的性能和应用范围。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clc;
clear all;
close all;
home;
 
 % Kayak
   I1=rgb2gray(imread('kayakA.jpg'));
     I2=rgb2gray(imread('kayakB.jpg'));

% Gun
%       I1=double(imread('gunA.gif'));
%        I2=double(imread('gunB.gif'));

 if size(I1,3)==3
 I1=rgb2gray(I1);
 end
       figure, imshow((uint8(I1)));
 
 if size(I2,3)==3
 I2=rgb2gray(I2);
 end
 
figure, imshow(uint8(I2));

%ANISOTROPIC DIFFUSION
 num_iter = 10;
   delta_t = 0.15;
   kappa = 30;
   option = 1;
   tic
   
   A1 = anisodiff2D(I1,num_iter,delta_t,kappa,option);

  A2= anisodiff2D(I2,num_iter,delta_t,kappa,option);

 D1=double(I1)-A1;
 D2=double(I2)-A2;


 C1 = cov([D1(:) D2(:)]);
[V11, D11] = eig(C1);
if D11(1,1) >= D11(2,2)
  pca1 = V11(:,1)./sum(V11(:,1));
else  
  pca1 = V11(:,2)./sum(V11(:,2));
end
  
imf1 = pca1(1)*D1 + pca1(2)*D2;
 

          imf2=(0.5*A1+0.5*A2);
        
 
fuseimage=(double(imf1)+double(imf2));

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]凌晨,张荣福,杨紫叶,等.融合显著性和非局部模块的细粒度图像分类算法[J/OL].光学仪器:1-9[2024-06-10].http://kns.cnki.net/kcms/detail/31.1504.TH.20240603.1327.004.html.

[2]周涛,赵雅楠,陆惠玲,等.基于密集交互式融合Mask RCNN的肺部PET/CT图像实例分割[J/OL].生物医学工程学杂志:1-8[2024-06-10].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1258.R.20240603.0853.002.html.

🌈4 Matlab代码实现