那缩放之后尺寸不一样，怎么融合图像

如果经过配准后的两幅图像尺寸不一样，那么在进行融合时，需要将它们缩放到同样的尺寸。这个过程可以通过插值算法来完成，例如双线性插值、双立方插值等。具体的方法是，首先找到两幅图像中的共同区域，然后将共同区域中的像素值进行加权平均，得到最终的融合图像。在计算加权平均时，可以根据不同的需求进行调整，例如可以根据像素值的相似度或者置信度来确定权重。需要注意的是，在进行图像融合时，应该避免出现重叠区域中像素值出现突变的情况，否则会导致融合图像出现不连续的情况。

相关问题

图像尺寸不一样怎么融合

如果两幅图像的尺寸不同，可以将它们进行缩放，将它们的尺寸调整到一致，然后再进行融合。缩放时可以选择一些插值算法，例如双线性插值、双三次插值等，将每个像素的值从原图像映射到新图像上。在缩放时，应该注意保持图像的长宽比例，以避免图像形变。缩放后，两幅图像就可以进行融合了。融合的方法可以根据具体的需求而定。例如，在图像融合时，可以采用基于像素值相似度的加权平均方法，将两个图像的像素值进行加权平均得到最终的融合图像。需要注意的是，如果两幅图像的对应区域存在重叠的情况，需要对重叠区域进行处理，以避免出现不连续或者突变的情况。

图片尺寸不一样怎么转化

在计算融合图像的RMSE时，如果两张图像的尺寸不一致，需要将它们的尺寸转化为一致的大小，比如将它们的大小都调整为其中一张图像的大小。可以使用MATLAB中的`imresize`函数实现。

假设我们有两张图像A和B，需要将它们的尺寸调整为A的大小：

% 获取图像A的大小
[H, W, ~] = size(A);

% 将图像B的大小调整为A的大小
B = imresize(B, [H, W]);

其中，`imresize`函数的第一个参数是需要调整大小的图像，第二个参数是目标大小，可以使用一个向量或一个标量来指定。如果使用一个标量，则表示将图像按照等比例缩放到指定的大小；如果使用一个向量，则表示将图像按照指定的大小进行缩放。例如，`[H, W]`表示将图像缩放到高度为H，宽度为W。

需要注意的是，在将图像大小调整为一致的大小之后，还需要将图像像素值转换为double类型，以便进行计算。可以使用MATLAB中的`im2double`函数实现：

% 将图像像素值转换为double类型
A = im2double(A);
B = im2double(B);