19、图像融合与重建：基于均匀性的方法及自适应R树分割

图像融合与重建：基于均匀性的方法及自适应R树分割

基于均匀性的图像融合算法

图像融合是将不同源图像中的所需数据合并到一个图像中的过程，融合后的图像比单个源图像包含更多的数据。它在医学、遥感、自动变化检测、机器视觉、生物识别、机器人技术、跟踪和微观视觉等领域有着广泛的应用。

像素级融合技术

像素级融合方案的目标是从源图像中提取所有有用信息，同时不引入会干扰人类观察者的伪影或不一致性。常见的融合规则包括简单平均、最大绝对值和最小绝对值。
- 简单平均规则 ：
(F_{avg}(x,y)=\frac{1}{N^2}\sum_{x = 1}^{N}\sum_{y = 1}^{N}(a(x,y)+b(x,y)))
- 最大绝对值规则 ：
(F_{max}(x,y)=\max(a(x,y),b(x,y)))
- 最小绝对值规则 ：
(F_{min}(x,y)=\min(a(x,y),b(x,y)))

像素级算法易于实现，与基于变换的图像融合算法相比，处理过程涉及更简单的操作，计算量更少，硬件复杂度更低。

基于均匀性的融合算法

该算法的步骤如下：
1. 选取两个具有相同尺寸({N, N})的多聚焦、已配准图像。
2. 将每个图像划分为大小为({n, n})的相等子块。
3. 计算每个块的平滑度：
- 计算块的长度(L)（即(n)）。
- 计算块的方差。
- 归一化方差：
(Var_{no