近红外层合成图像重建的可以直接运行的python完整代码

这里提供了一个可以直接运行的Python完整代码，用于近红外层合成图像的重建：

import numpy as np
import cv2

# 读入数据
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
mask = cv2.imread('mask.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 生成高斯金字塔
g_img = img.copy()
gp_img = [g_img]
for i in range(6):
    g_img = cv2.pyrDown(g_img)
    gp_img.append(g_img)

g_mask = mask.copy()
gp_mask = [g_mask]
for i in range(6):
    g_mask = cv2.pyrDown(g_mask)
    gp_mask.append(g_mask)

# 生成拉普拉斯金字塔
lp_img = [gp_img[5]]
for i in range(5, 0, -1):
    g_expanded = cv2.pyrUp(gp_img[i])
    l_img = cv2.subtract(gp_img[i-1], g_expanded)
    lp_img.append(l_img)

lp_mask = [gp_mask[5]]
for i in range(5, 0, -1):
    g_expanded = cv2.pyrUp(gp_mask[i])
    l_mask = cv2.subtract(gp_mask[i-1], g_expanded)
    lp_mask.append(l_mask)

# 合并图像
gp_combined = []
for img_l, mask_l in zip(lp_img, lp_mask):
    rows, cols = img_l.shape
    img_masked = np.zeros((rows, cols), np.uint8)
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            img_masked[i,j] = img_l[i,j] if mask_l[i,j]>0 else 0
    gp_combined.append(img_masked)

# 重建图像
g_combined = gp_combined[0]
for i in range(1, 6):
    g_combined = cv2.pyrUp(g_combined)
    g_combined = cv2.add(g_combined, gp_combined[i])

# 显示结果
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('output', g_combined)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用方法：

1. 把需要处理的近红外层合成图像命名为 `input.jpg`，放在与代码同一目录下。
2. 把对应的掩膜图命名为 `mask.jpg`，放在与代码同一目录下。
3. 运行代码，得到重建后的图像。