基于像素清晰度的图像融合算法（Python实现）

最新推荐文章于 2025-03-18 16:49:12 发布

Yuki_Rain

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分类专栏： Python 文章标签： python 图像处理图像融合算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yuki_Rain/article/details/61915571

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本文介绍了一种基于像素清晰度的图像融合方法，并提供了详细的Python实现代码。通过该算法，可以将不同特性的图像有效地结合在一起，提高图像的整体视觉效果和信息含量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
from math import log
from PIL import Image
import datetime
import pywt

# 以下强行用Python宏定义变量
halfWindowSize=9
src1_path = 'F:\\Python\\try\\BasicImageOperation\\disk1.jpg'
src2_path = 'F:\\Python\\try\\BasicImageOperation\\disk2.jpg'

'''
来自敬忠良，肖刚，李振华《图像融合——理论与分析》P85：基于像素清晰度的融合规则
1，用Laplace金字塔或者是小波变换，将图像分解成高频部分和低频部分两个图像矩阵
2，以某个像素点为中心开窗，该像素点的清晰度定义为窗口所有点((高频/低频)**2).sum()
3，目前感觉主要的问题在于低频
4，高频取清晰度图像中较大的那个图的高频图像像素点
5，算法优化后速度由原来的2min.44s.变成9s.305ms.
补充：书上建议开窗大小10*10，DWT取3层，Laplace金字塔取2层
'''

def imgOpen(img_src1,img_src2):
    apple=Image.open(img_src1).convert('L')
    orange=Image.open(img_src2).convert('L')
    appleArray=np.array(apple)
    orangeArray=np.array(orange)
    return appleArray,orangeArray

# 严格的变换尺寸
def _sameSize(img_std,img_cvt):
    x,y=img_std.shape
    pic_cvt=Image.fromarray(img_cvt)
    pic_cvt.resize((x,y))
    return np.array(pic_cvt)

# 小波变换的层数不能太高，Image模块的resize不能变换太小的矩阵，不相同大小的矩阵在计算对比度时会数组越界
def getWaveImg(apple,orange):
    appleWave=pywt.wavedec2(apple,'haar',level=4)