基于Matlab的导向滤波图像融合

基于Matlab的导向滤波图像融合

图像融合是指将多幅图像通过算法的处理融合成为一幅具有完整信息的图像，是数字图像处理领域中的一个重要研究方向。其中导向滤波作为一种优秀的滤波算法，被广泛应用于图像融合中。本文通过Matlab实现了基于导向滤波的图像融合，并对算法实现过程进行了详细介绍。

1. 原理介绍
   导向滤波（Guided Filter）是Kaiming He等人于2010年提出的一种新型滤波器，其主要思想是通过一个引导图像来对另一个待滤波的图像进行滤波操作。在图像融合中，我们可以将需要融合的多幅图像作为待滤波图像，其中一幅图像作为引导图像，通过导向滤波的处理方式来融合多幅图像。

具体实现过程如下：假设我们有两幅需要融合的图像I1和I2，其中I1作为引导图像，通过导向滤波的方式来处理I2。首先，我们需要计算出I1的均值和方差，得到以下公式：

mean_I = boxfilter(I, r) / N；
mean_p = boxfilter(p, r) / N；
corr_I = boxfilter(I .* I, r) / N；
corr_Ip = boxfilter(I .* p, r) / N；
var_I = corr_I - mean_I .* mean_I；
cov_Ip = corr_Ip - mean_I .* mean_p；

其中boxfilter是指一个均值滤波器，其大小为(r+r+1)*(r+r+1)，N表示每个像素点参与计算的邻域大小。通过这些统计量，我们就可以得到需要融合图像I2的导向滤波器系数a和b：

a = cov_Ip ./ (var_I + eps)；
b = me