【可见光与红外图像融合】基于laplace分解的图像融合与伪彩色应用中的问题

最近完成了图像融合的仿真算法实现，对近期的工作进行总结。
一、Laplace变换的基本方法
二、Laplace融合的步骤与代码
三、伪彩色应用下，Laplace融合结果对效果展示的一些思考。

一、Laplace变换的基本方法

方法只是简单说明下一下，相关介绍的文章比较多。主要注意一点：基于高斯变换的时候，上采样过程实际包括了两个步骤，1、先进行隔行隔列的上采样。2、对上采样结果进行4倍高斯核滤波。
这个滤波动作是为了补充下采样过程中的能量损失，高斯滤波后会让像素值变小，所以需要对应的进行补充回去。4倍率的选择与参数高斯滤波运算的数量是相关的，可以简单用5*5的窗口直接推导下，补0的上采样图中，0不参与计算，正好差4倍。上采样过程与下采样过程是一一对应的。
所以，下采样过程如果使用均值滤波，那在上采样过程中则应该进行均值滤波的2倍处理，也可以使用双线性插值进行扩充，原则就是把下采样的能量/像素强度的丢失找回来。
以下是简单的变换过程示意图。其中G(0)为原图，L(0)为拉普拉斯的第0层。

• Laplace图像变换基于图像的高斯金字塔，LapAlace的顶层与高斯金字塔相同，其他层则是对高斯金字塔进行下采样结果(缩放后)进行上采样，再与原图相减的过程。
• Laplace图像变换的结果即生成了拉普拉斯金字塔，而其中顶层金字塔(最小尺寸)包含了图像的低频信息，其他层包含了图像的高频信息。借由LapLACE金字塔，图像被拆分成高频与低频两大部分

二、Laplace融合的步骤与代码

对于配准图像的融合，分三步：1、分解。2、选择对应的融合策略对高频和低频进行融合。3、对融合后的拉普拉斯金字塔进行逆变换。以下是简单示意：

一、分解过程
使用opencv的pyrDown和pyrUp可以容易的完成高斯上下采样。

def LPTrans(data, kernelSize=5, level=3):
    """
    Apply laplacian filter transformation on the input data.

    Parameters:
    - data: Input data to be transformed.
    - kernelSize (int): Size of the kernel used for blurring. Default is 5.
    - level (int): Level of transformation.