【图像融合】差异的高斯：一种简单有效的通用图像融合方法[用于融合红外和可见光图像、多焦点图像、多模态医学图像和多曝光图像]附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在图像融合领域，如何高效且精准地融合不同类型、不同模态的图像，一直是研究的热点与难点。差异的高斯（Difference of Gaussians，DoG）方法凭借其简单性和有效性，成为了一种通用的图像融合解决方案，可广泛应用于红外和可见光图像、多焦点图像、多模态医学图像以及多曝光图像的融合任务中。

差异的高斯方法的核心原理源于对图像多尺度特征的提取与处理。高斯滤波是一种经典的平滑处理方法，通过不同标准差的高斯核对图像进行滤波，可以得到不同尺度下的平滑图像。而差异的高斯则是将两个不同标准差的高斯滤波结果相减，从而突出图像中的边缘、细节等高频信息，同时保留一定的低频背景信息。这种特性使得 DoG 方法能够很好地适应不同类型图像融合的需求，因为无论是哪种图像融合任务，本质上都是要将源图像中各自有价值的信息（可能是高频细节，也可能是低频背景）提取出来并进行有效整合。

在红外和可见光图像融合中，红外图像能够很好地捕捉目标的热辐射信息，不受光照条件的影响，适合检测高温目标；而可见光图像则具有丰富的纹理和色彩信息，能清晰呈现场景的细节。运用差异的高斯方法时，首先分别对红外图像和可见光图像进行多尺度的高斯滤波，得到各自不同尺度下的 DoG 结果。对于红外图像的 DoG 结果，重点关注其中与目标热信息相关的高频特征；对于可见光图像的 DoG 结果，则着重提取纹理等细节特征。然后，通过合理的融合规则，将两者的有效信息结合起来，最终得到既包含清晰目标信息，又具有丰富场景细节的融合图像。

针对多焦点图像融合，其目标是将同一场景下不同焦点的图像融合成一幅全焦点清晰的图像。差异的高斯方法在此发挥了显著作用，因为不同焦点的图像在清晰区域和模糊区域的高频信息差异明显。对每幅多焦点图像进行 DoG 处理后，清晰区域的高频细节会被突出，而模糊区域的高频信息则相对较弱。通过比较不同图像在对应位置的 DoG 响应强度，选择响应较强的区域作为融合结果的一部分，从而实现全焦点图像的融合。

在多模态医学图像融合方面，不同模态的医学图像（如 CT 和 MRI）能够提供人体不同组织和器官的信息。CT 图像对骨骼等高密度组织显示清晰，而 MRI 图像对软组织的分辨力更高。差异的高斯方法可以分别提取 CT 图像和 MRI 图像中的关键特征，CT 图像的 DoG 结果可能更突出骨骼的边缘信息，MRI 图像的 DoG 结果则更强调软组织的细节。融合过程中，将这些不同的特征信息进行整合，使得融合后的图像能够同时清晰地呈现骨骼和软组织的信息，为医生的诊断提供更全面、准确的依据。

对于多曝光图像融合，其目的是将同一场景下不同曝光度的图像融合成一幅曝光适宜、细节丰富的图像。过曝光的图像中高光区域细节丢失，暗部区域细节丰富；欠曝光的图像则相反。差异的高斯方法通过对不同曝光图像进行处理，提取出各图像中曝光适宜区域的高频细节和低频背景信息。例如，从过曝光图像中提取暗部的有效信息，从欠曝光图像中提取高光区域的有效信息，再通过融合规则将这些信息组合起来，得到一幅在高光、暗部和中间调区域都具有丰富细节的融合图像。