【图像融合】泊松彩色图像融合【含Matlab源码 1830期】

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Matlab图像处理（仿真科研站版）

⛄一、泊松彩色图像融合简介

0 引 言
图像拼接是计算机视觉领域的一个重要分支。它是一种将同一场景相互有重叠部分的一系列图片合成为一幅大的宽视角全景图像技术。图像拼接己在计算机视觉、医学图像、模式识别和遥感图像等方面得到广泛的应用。其中, 图像融合是最关键的步骤, 图像融合就是确定重叠区域内每一个像素点如何取值, 以实现图像间的平滑过渡和无缝拼接。图像融合可以通过加权平均算法, 多分辨率方法或基于梯度域的融合方法来实现。由于加权平均算法只对重叠区进行加权平均, 因此只在重叠区实现融合过渡, 很难消除合成鬼影, 且对配准误差很敏感。然而多分辨率拼接方法则通过将图像分解成多幅尺度图像再合成, 不仅可实现整图范围内的融合过渡, 并可降低对配准误差的敏感度, 他的不足是由于多次滤波会造成信号减弱, 因此最终合成的图像会变暗和模糊。基于梯度域的融合方法是利用梯度场实现合成, 由于需要计算出重叠区的梯度场, 因此合成的图像不会出现多分辨拼接中存在的变暗和模糊的现象。

Patrick P等人在2003年提出了Poisson图像编辑法, 该方法利用图像梯度场对待融合区域进行引导插值, 将图像融合问题归结为求目标函数的最小化问题, 并利用Poisson方程求解这一变分问题。该方法被很多人运用和研究, 取得了很好的效果。本文运用该方法解决两幅图像间的融合问题, 并在Matlab环境下仿真实现。

1 工作原理
1.1 泊松方程
该方法所用的核心数学工具是带狄里克雷边界条件的泊松偏微分方程, 狄里克雷边界条件指定了在影响域内未知函数的拉普拉斯算子, 以及在区域边界上的未知函数值的拉普拉斯算子。由数学知识可知, 泊松方程的基本表达式如下:

根据狄里克雷 (Dirichlet) 边界条件, 可给出u+S上的值, 如图1所示。

图1 相关概念

1.2 离散实现
由式 (1) 的有限微分离散化得到如下离散的二次最优化问题:对所有p∈Ω的点而言, 且fp = f*p。

当Ω包含S边界上的像素时 (例如当Ω扩展至像素网格的边缘时可能发生这种情况) , 这些像素拥有的上限邻域|Np|<4。注意到对于Ω之内的像素p, 有Np∈Ω, 则式 (3) 可化为:

方程 (3) 建立了一个经典的、稀松 (带状) 的、对称的、正定的系统。由于边界Ω的任意形状, 必须使用迭代解法。应用较多的是连续超松弛的Gauss-Seidel迭代法, 或是V-循环的多重网格法。

2 系统实现
Matlab是一种广泛应用于工程计算及数值分析领域的新型高级语言, 有着强大的数值计算功能和绘图功能, 且具有丰富的图像处理函数[6]。在Matlab环境下的图像无缝拼合系统能够实现彩色图像的无缝拼合, 且可以改变待处理区域内景物的色彩、光照等因素, 使拼合后的图像更加真实、自然。

本系统主要包含4个步骤:
步骤1:选取待处理区域并将其拷贝到目标图像上, 得到直接拼合后的图像, 此时所得图像存在明显的拼接赝像, 如图2~图4所示。
步骤2:求指导矢量场V的散度值。

令引导矢量场为稳定场, 取它为函数g的梯度。对于离散的数字图像来说, 梯度可以写作:

式中:i, j分别是数字图像I的行坐标和列坐标 (图像坐标以左上角为整个坐标空间的原点) , 且i, j不可超过图像的高度和宽度。

步骤3:建立泊松方程 (式 (1) ) , 并求泊松方程的解向量。
泊松图像编辑方法中指出彩色图像各个颜色通道是相互独立的, 可以对每一个颜色通道分别求解泊松方程, 然后进行综合即可得到最终结果。在Matlab中彩色图像的颜色模型是RGB颜色模型, 所以对彩色图像的RGB三个颜色通道分别解泊松方程得到最终结果。
步骤4:进行拉普拉斯插值。
所谓拉普拉斯插值是指插值区域内部满足拉普拉斯方程。因此, 仅需要将拉普拉斯方程的解向量赋值给插值区域内部, 泊松方程的解向量赋值给其边界即可[9]。

⛄二、部分源代码

close all;
clear;
clc;
%载入图像
TargetImg = imread(‘poolRGB.jpg’);
SourceImg = imread(‘bearRGB.jpg’);
SourceMask = im2bw(imread(‘bearMask.jpg’));
%获取裁剪边界
[SrcBoundry,~] = bwboundaries(SourceMask);
%绘制剪切边界
figure,imshow(SourceImg),axis image
hold on
for k = 1:length(SrcBoundry)
boundary = SrcBoundry{k};
plot(boundary(:,2),boundary(:,1),‘r’,‘LineWidth’,2)
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张建桥,王长元.基于泊松方程的数字图像无缝拼合[J].现代电子技术. 2010,33(17)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合