哈哈，今天说得当然不是游戏王里的魔法了，但是我们使用的是Python魔法，今天我们将使用Python编程语言，以及自带的图像处理工具包进行图像融合操作，来实现图像融合的酷炫效果！
图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
图像融合（Image fusion）的整体重心是对于目标源信息的信息细节的提取和整合。一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同，结果也不尽相同，我们仍需要根据我们需要的要求进行选取。最后是对融合效果的评价，看所得结果是否满足我们的预期要求，如不满足我们应当从新讨论融合层次和算法的选取优化等等，具体划分步骤如下：
写这篇博客的目的是帮助刚入门图像融合的萌新们快速入门图像融合，同时也可以帮助在融合领域有一定深耕的大佬们了解融合现状。
众所周知，灰度图像是呈现黑色与白色之间不同级别颜色深度的图像，主要为亮度信息。而彩色图像的每个像素值包括了R、G、B 3个基色分量，每个分量决定了其基色的强度。因此，在图像融合时，不同图像采用不同的融合方法。本文对其分别进行了分析。
图像融合的目的是将同一场景中不同传感器捕获的多源图像的互补信息整合到单个图像上。这种方式通常被用于提取图片重要信息和提高视觉质量。
2012 基于压缩感知理论的图像融合方法 不同的是在测量前先对稀疏矩阵进行融合，从仿真结果来看效果并不是很好，仅做介绍。 2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，
像素级图像融合:主要是针对初始图像数据进行的,其主要目的是主要是图像增强、图像分割和图像分类,从而为人工判读图像或更进一步的特征级融合提供更佳的输入信息。像素级图像融合属于较低层次的融合,大部分研究集中在该层次上。融合之前首先要对图像进行预处理的工作,包括:降噪、几何校正、辐射校正、空问上精确配准等工作,如果图像具有不同的分辨率,在融合前还需要作相应的映射处理。 特征级图像融合:是指从各个传感器图像中提取特征信息,并进行综合分析和处理的过程。提取的特征信息是像素信息的充分表示量或充分统计量,典型的特征信息有
在安全监控领域，数据融合是一项关键技术，它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析，以提高监控系统的效率和准确性。多模态图像融合技术是数据融合的一种重要形式，它结合了不同类型的图像数据，如可见光图像、红外图像、雷达图像等，以获取更全面的监控信息。本文将探讨多模态图像融合技术在安全监控中的应用，包括其原理、应用场景以及部署过程。
[r,c]=size(y1); %根据低频融合算法进行图像融合
传统的融合方法和基于深度学习的融合方法通过一系列后处理过程生成中间决策图，得到融合图像。然而，这些方法产生的融合结果容易丢失源图像的一些细节或产生伪影。受到基于深度学习的图像重建技术的启发，我们提出了一种不需要任何后处理的多焦点图像融合网络框架，以端到端监督学习的方式解决这些问题。为了充分训练融合模型，我们生成了一个包含地面真实融合图像的大规模多聚焦图像数据集。为了获得信息更丰富的融合图像，进一步设计了一种基于统一融合注意的融合策略，该融合策略由通道注意模块和空间注意模块组成。
本文详细介绍了来自北京航空航天大学徐迈教授课题组发表在IEEE Transactions on Image Processing (TIP) 2021上的最新工作“Deep Coupled Feedback Network for Exposure Fusion and Image Super-Resolution”。
图像融合是综合两幅或者多幅图像的信息，以获取同一场景下更加准确、更加全面、更可靠的图像描述。图像融合可以克服单一图像在几何、光谱、和空间分辨率等方面存在的局限性。
图像融合旨在从多个源图像中结合基本的信息表示，以生成高质量、内容丰富的融合图像。根据成像设备或成像设置的不同，图像融合可以分为多种类型，包括多模态图像融合（MMIF）、数字摄影图像融合和遥感图像融合。红外-可见光图像融合（IVF）和医学图像融合（MIF）是MMIF的两个典型任务，它们对来自所有传感器的跨模态特征进行建模和融合。特别是，红外传感器捕捉热辐射数据，突出显示显著目标，而可见光传感器捕捉反射光信息，生成富含纹理细节的数字图像。IVF旨在整合源图像中的互补信息，生成在突出显著目标的同时保留丰富纹理细节的高对比度融合图像。这些融合图像提供了增强的场景表示和视觉感知，有助于后续的实际视觉应用，如多模态显著性检测、目标检测和语义分割。
本文为粉丝投稿，原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/701844704。
我们之前已经学到了从cut-and-paste到多频带融合等图像的合成和融合技术。它们各自都有一些缺点。
作者：Francesco Ballerini, Pierluigi Zama Ramirez, Roberto Mirabella, Samuele Salti, Luigi Di Stefano
数据介绍及数据其他操作详见此博客 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作
（ps：由于博主关注的主要是神经网络方面的图像融合方法，对其他的不是很了解，这里只是提一下）
原理：图像数据格式为unit8 8位二进制表示范围是0到255。 二进制相加 1.不超过255的，如100+58=158 2.两数相加可能超过255，超过255的取模运算 如255+58=（255+58)%255=58
论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9812535 如有侵权请联系博主
文章核心思想非常直观易懂：希望去探究在自监督学习常用的双子结构网络中，通过在输入空间做图像融合来学习更加细粒度的特征表示。核心内容讨论了如何来设计数据采样和构建对应的损失函数，从而去匹配图像融合之后新的输入空间。
论文中提出了一种基于CGAN的双鉴别器的图像融合模型，称为DDcGAN，网络结构包含两个鉴别器，分别为了保持融合图像有红外图像和可视图像的重要特征；在训练过程中，希望辨别器无法区分源图像（红外图像和可视图像）和融合图像，这个过程中不需要自己设计特定的融合机制，同时也不需要ground truth图像；论文中提出的方法还可以应用到医学图像融合问题。
ENVI是一款专业的遥感图像处理软件，已经成为了遥感图像处理领域最为流行和实用的软件之一。它具有非常强大的图像处理、数据分析以及图像可视化等功能，同时还支持多种格式的遥感图像数据导入和导出，可以满足用户对遥感数据处理和分析的各种需求。本文将对ENVI的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
在计算机视觉领域，图像金字塔是一种强大的技术，可用于在不同尺度下对图像进行分析和处理。金字塔的概念借鉴了古埃及的金字塔形状，其中每一级都是前一级的缩小版本。本篇博客将深入探讨如何构建图像金字塔，以及如何在实际应用中利用金字塔来解决各种计算机视觉问题。我们将使用 OpenCV 库和 Python 编程语言进行实际演示。
大家好，这是专栏《计算摄影》的第六篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。
论文： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253523001860
小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。
论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253523001793
前几篇文章给大家分享了各种基于小波变换方法的图像融合例子，今天我将分享如何使用生成对抗网络来进行图像融合。
论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S156625352200210X
图像融合在cv领域有着广泛用途，其中2003年的论文 Poisson Image Editing - 2003 因其开创性与效果拔群成为了相关领域的经典之作。而且该算法在传统图像融合算法中效果拔群，对该领域影响深远。 简介 泊松图像编辑是一种全自动的“无缝融合”两张图像的技术，由Microsoft Research UK的Patrick Perez，Michel Gangnet, and Andrew Blake在论文“Poisson Image Editing”中首次提出。 泊松编辑主要解决的
AI 科技评论按，本文作者成指导，字节跳动算法工程师，本文首发于知乎（https://zhuanlan.zhihu.com/p/68349210），AI 科技评论获其授权转载，正文内容如下：
前几天，荣耀发布了Magic 3系列手机，通过多主摄融合的计算摄影技术，带来全焦段的高清体验。根据荣耀官方的数据，在彩色黑白融合时，进光量最大提升13%， 清晰度最大提升18%。在主摄和广角镜头融合时，中心清晰度最大提升80%， 在主摄和长焦镜头融合时，中心清晰度最大提升180%！
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
异常呼吸模式分类器可能有助于以准确和不显眼的方式对COVID-19感染者进行大规模筛查基于单句和双句打分的生成式摘要
根据导师作业安排，在学习数字图像处理（刚萨雷斯版）第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后，导师安排了一个比较有趣的作业：
随着信息时代的发展，我们生活在一个充满多模态数据的世界中，包括文本、图像、语音等多种形式的信息。在这个背景下，多模态融合成为一项引人注目的研究领域，它通过整合不同模态的信息，为人们创造更丰富、智能的体验。本文将深入探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术在多模态数据中进行融合，以及这种融合如何推动智能体验的创新。
Envi软件是一款功能强大、广泛应用于遥感图像处理和分析领域的软件。Envi软件包含多种独特功能，这些功能可以帮助用户更好地进行遥感图像处理和分析工作。在本文中，我们将通过实际案例，举例说明Envi软件的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
2、Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离对当前像素点的影响是不同的。
论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156625352200255X 如有侵权请联系博主
在神经网络的训练过程，一般都是监督学习，这样训练出的神经网络都有很不错的效果。但是由于没有足够的数据集供其使用，所以该篇论文提出了无监督的MEF（多曝光融合）深度学习框架。
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）、超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。
本篇文章介绍来自大连理工大学的论文Multi-interactive Feature Learning and a Full-time Multi-modality Benchmark for Image Fusion and Segmentation，收录于 ICCV 2023 Oral，研究用于图像融合和分割的多交互特征学习和全时多模态基准。
1、Roberts算子又称罗伯茨算子，是最简单的算子，是利用局部差分算子寻找边缘的算子。
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