基于权因子的图像融合

最新推荐文章于 2023-06-26 07:30:37 发布
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分类专栏： ImageProcess 图像融合 数字图像处理专题
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图像融合算法(归纳篇)
松子茶的专栏
05-03 3万+
综合关注几篇papers的图像融合算法，对整个过程作归纳，与大家分享(^_^)。基于sift特征的全景拼接方法的整个过程的大致流程：对需拼接的图像进行预处理,提取图像SIFT特征点描述算子,进行特征匹配，得到特征匹配对,匹配提取，得到鲁棒的特征匹配对和进行图像融合。
SLAM中的因子图
weixin_37709708的博客
09-20 6716
看论文，发现很多SLAM方面的文章都涉及图优化，其中更包含有因子图。正好前段时间看了PRML，将其进行整理。 （诶，果然理论的内容就是得及时用起来，现在又记不太清楚了） 因子图 来自于PRML第八章“图模型” 有向图和无向图都使得若干个变量的一个全局函数能够表示为这些变量的子集上的因子的乘积。由因子图表示这个分解 因子图表示分解的方法：在表示变量的结点的基础上，引入额外的结点表示因子本身 将一组...
基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究.caj
04-16
基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究
论文笔记——基于因子图消元优化的多传感器融合定位算法
kkmd66的博客
10-02 1431
基于因子图消元优化的多传感器融合定位算法
LIOSAM解析
qq_42700518的博客
12-21 5227
因子图优化激光&IMU融合激光特征的处理IMU的处理GPS的处理 主要学习今年最新开源的LIOSAM. LIOSAM 点云预处理与特征提取的环节的分析见这里 legoloam系列算法之点云处理与特征提取 这里主要学习的是在提取了激光特征后, 融合IMU, GPS 实现激光里程计的方法, 虽然LIOSAM也是具有回环的, 但是用的方法基本和legoloam一样, 所以重点就放在 激光里程计上. 梳理一下主要文件: 关于IMU的融合主要在src/imuPreintegration.cpp中完成. 接
一种三角函数权重的图像拼接算法
wd1603926823的专栏
03-05 3048
根据《一种三角权重的图像拼接算法》，其实我觉得应该叫《一种三角权重的图像融合算法》更合适，侧重融合。 A=imread('F:\fisheye\others1.jpg'); B=imread('F:\fisheye\others2.jpg'); [H,W,k]=size(A); rdata1=-76; rdata2=5; Y=2*W+rdata1+1; C=zeros(H,Y); for i=1
多传感器融合 | 多观测数据信息如何有效融合？
CV_Autobot的博客
06-26 2678
作者|Sky Shaw 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/569124652点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！系统中存在多个传感器观测数据时该如何处理？引言最近根据先前的定位建图研究方向...
基于小波变换的图像融合 matlab,用MATLAB实现基于小波变换的图像融合
weixin_35347870的博客
03-17 3776
【实例简介】基于小波变换的图像融合的MATLAB实现的大致算法，以及算法原理，并附有简答代码，可供新人使用。基于小波变换的图像融合今小波变换的待点和应用领域小波变换具备良好的时频特性,因此在信号分析和处理中得到了很好的运用;半面图像可以看成二维信号,因此,小波分析很自然地被运用到图像处理领域目前小波分析已经被运用到图像处理的几乎所有的分支,如:图像融合、边缘检测,图像压缩,图像分割等。By hyw...
基于粒子群PSO优化的自适应多光谱图像融合算法matlab仿真
11-04
在本文中，我们将深入探讨基于粒子群优化（PSO）的自适应多光谱图像融合算法，并结合MATLAB 2021a平台的仿真过程。多光谱图像融合是遥感图像处理中的一个重要领域，它能够将不同光谱波段的信息合并，以提升图像的...
基于非因子化稀疏表示和误差矩阵估计的高光谱图像融合
03-14
针对这一问题，提出了一种基于非分解稀疏表示和误差矩阵估计的高光谱图像融合方法，用于同一场景下遥感高空间多波段图像与低空间高光谱图像的融合。 首先，专门采用一种有效的频谱字典学习方法来构建频谱字典，避免...
一种基于区域的图像融合新方法 (2009年)
05-26
提出了一种基于多通道Gabor滤波器和FCM聚类的图像融合新方法。该方法先利用模糊C-均值聚类算法在多通道Gabor滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割；再对待融合图像进行多尺度小波分解；在此基础上利用Gabor...
加权平均法融合图像matlab,基于MATLAB的图像融合算法
weixin_42403124的博客
03-18 1833
内容介绍原文档由会员 小甜甜 发布基于MATLAB的图像融合算法1.9万字 34页摘要图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准。并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来产生新的图像数据。这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征，同单一信息源相比，能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，最大限度的利用各种...
因子图简介
weixin_45041518的博客
09-08 2196
因子图
opencv3学习笔记——第三章图像融合（带权重叠加）
苏打水的杯子的博客
08-08 3457
图像融合要点：         1、对于函数addWeighted (g_srcImage1,g_dAlphaValue,g_srcImage2,g_dBetaValue,0.0,g_dstImage) ,图像g_srcImage1与图像g_srcImage2大小要一致。          2、滑动条对应变量g_nAlphaValueSlider的类型变化，全局变量声明的是int型，回调函数中...
图像融合（二）-- 简单加权融合
weixin_30918415的博客
12-30 2124
　　 　　简单加权融合也叫做像素加权平均法（WeightedAveraging，WA）是最简单、直接的图像融合方法。它具有简单易实现、运算速度快的优点，并能提高融合图像的信噪比，但是这种方法削弱了图像中的细节信息，降低了图像的对比度，在一定程度上使得图像中的边缘变模糊，在多数应用场合难以取得满意的融合效果。 优化：主成分分析(PrincipalComponent...
卡尔曼滤波与组合导航原理_基于多源传感器融合的导航定位综述方法分析
weixin_39538451的博客
11-13 1264
一、多源传感器融合可以怎么分类传感器融合根绝传感器种类和功能融合方法甚多，主要以导航和图像中的融合展开叙述。1、多源导航定位，根据结构特性可分为三类：集中式融合算法，并行式融合算法，序贯式融合算法，多传感器导航目的，导航系统的精度，可靠性，鲁棒性，更高效。目前的算法，其中比较常用的融合算法有，集中式卡尔曼滤波，动静态滤波，联邦滤波，自适应抗差融合滤波，人工神经网络，因子图的融合算法。2、多源传感器...
机器人感知：因子图在SLAM中的应用(读书笔记)第一至三章
weixin_44186910的博客
01-27 5545
机器人感知：因子图在SLAM中的应用 第一章：引言 1.首先提出来机器人中的推断问题，SLAM问题是根据先验信息(包括之前时刻的位姿以及已知路标点信息)以及传感器测得信息(测到的路标点信息)这两个进行推断，推断出该时刻的位姿以及未知的路标点位置的问题。 2.在SLAM问题中，我们把观测量的集合设为Z，把未知变量(包括机器人的位姿和未知的路标点位置)用X表示，此时为了得到p(X|Z)这个条件概率密...
距离变化 图像融合羽化问题
mengmee_pku的博客
05-10 2354
项目需要，需要对一个二值图像做羽化，得都渐变的效果，如下图实验结果。 代码如下（C++ + OpenCV）： 相关资料MARK一下： 距离变化问题或者叫做distance trans from问题。 链接：http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7617883
Factor Graph, 因子图
weixin_42849849的博客
11-06 3330
引言 因子图方法广泛应用于机器人姿态估计，多种信号融合领域，在机器视觉、无人机导航、无人驾驶领域应用广泛，与传统卡尔曼滤波方式相比，能提供更高精度，更平滑的全局结果。 因子图本质上是贝叶斯网络最大后验估计，数学上转化成对一个全局目标函数进行优化，全局函数由多个小因子(约束)构成，一般目标函数是待优化变量的非线性函数，在优化过程中需要变量当前位置进行线性化，利用Gauss-Netwon或其他方式迭代逼近最优解。主要计算步骤：残差计算、线性化、线性方程求解器、优化变量更新。当系统规模很大情况下，利用处理平台上多
基于Python的图像融合技术
最新发布
12-27
### Python实现图像融合技术 #### 推荐库 对于图像处理任务，特别是图像融合操作，`OpenCV`是一个非常强大的工具[^1]。它提供了丰富的函数用于读取、显示以及保存图像文件，并且内置了许多高效的算法来执行各种图像变换。 #### 示例代码展示 下面给出一段简单的Python脚本来完成两幅图象按权重相加的方式来进行线性混合： ```python import cv2 import numpy as np def blend_images(image_path_1, image_path_2, alpha=0.75): """ 将两张图片按照给定的比例alpha进行线性叠加 参数: image_path_1 (str): 第一张输入图片路径. image_path_2 (str): 第二张输入图片路径. alpha (float): 控制第一张图片贡献度的参数，默认值为0.75 返回: 融合后的numpy数组形式的结果图像 """ # 加载并转换成浮点数类型的矩阵表示以便后续计算 img1 = cv2.imread(image_path_1).astype(np.float32) img2 = cv2.imread(image_path_2).astype(np.float32) # 如果尺寸不同，则调整第二张图片大小至与第一张相同 height, width, _ = img1.shape resized_img2 = cv2.resize(img2, dsize=(width, height)) # 执行线性组合运算得到最终结果 blended_image = img1 * alpha + resized_img2 * (1 - alpha) # 确保输出数据类型正确无误 result = blended_image.astype(np.uint8) return result if __name__ == "__main__": output = blend_images("image1.png", "image2.png") # 展示融合效果 cv2.imshow('Blended Image', output) key = cv2.waitKey(0) if key == ord('q'): cv2.destroyAllWindows() # 保存生成的新图像到本地磁盘上 cv2.imwrite("blended_output.png", output) ``` 这段程序定义了一个名为`blend_images()`的功能函数，接受两个待处理的图像文件名作为输入，并允许指定一个介于0到1之间的实数值α来控制每张原始图像在整个合成过程中所占的比例[^4]。当调用该方法时，会先加载这两张图片并将它们转化为适合数学运算的数据结构；接着通过改变其中一幅画作的空间分辨率使其匹配另一方；最后利用公式\(I_{out}= \alpha I_1+(1-\alpha )I_2\) 来创建一个新的综合版本，在这里 \(I_1\), \(I_2\)分别代表原图一和原图二中的像素强度向量而$\alpha$则是用户自定义的一个权衡因子用来决定两者之间相对重要性的程度。
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