基于c++实现可见光与红外图像的融合的代码
时间: 2024-06-08 13:11:08 浏览: 9
可见光与红外图像的融合是一种常见的图像处理技术,可以将两种不同波段的图像融合在一起,得到更加清晰、详细的图像信息。
以下是基于OpenCV库实现可见光与红外图像的融合的C++代码示例:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat visible_image = imread("visible.jpg"); // 加载可见光图像
Mat infrared_image = imread("infrared.jpg"); // 加载红外图像
if (visible_image.empty() || infrared_image.empty()) // 判断图像是否加载成功
{
cout << "Failed to load image." << endl;
return -1;
}
// 将可见光图像和红外图像转换为灰度图像
Mat visible_gray, infrared_gray;
cvtColor(visible_image, visible_gray, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(infrared_image, infrared_gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 使用高斯滤波对灰度图像进行平滑处理
Mat visible_blur, infrared_blur;
GaussianBlur(visible_gray, visible_blur, Size(3, 3), 0);
GaussianBlur(infrared_gray, infrared_blur, Size(3, 3), 0);
// 计算灰度图像的梯度信息
Mat visible_gradient_x, visible_gradient_y, infrared_gradient_x, infrared_gradient_y;
Scharr(visible_blur, visible_gradient_x, CV_32F, 1, 0);
Scharr(visible_blur, visible_gradient_y, CV_32F, 0, 1);
Scharr(infrared_blur, infrared_gradient_x, CV_32F, 1, 0);
Scharr(infrared_blur, infrared_gradient_y, CV_32F, 0, 1);
// 计算灰度图像的梯度幅值和方向
Mat visible_gradient_mag, visible_gradient_dir, infrared_gradient_mag, infrared_gradient_dir;
cartToPolar(visible_gradient_x, visible_gradient_y, visible_gradient_mag, visible_gradient_dir);
cartToPolar(infrared_gradient_x, infrared_gradient_y, infrared_gradient_mag, infrared_gradient_dir);
// 对两种图像的梯度幅值进行加权融合
Mat fused_gradient_mag;
addWeighted(visible_gradient_mag, 0.5, infrared_gradient_mag, 0.5, 0, fused_gradient_mag);
// 对两种图像的梯度方向进行加权融合
Mat fused_gradient_dir;
addWeighted(visible_gradient_dir, 0.5, infrared_gradient_dir, 0.5, 0, fused_gradient_dir);
// 将融合后的梯度幅值和方向转换为x和y的梯度分量
Mat fused_gradient_x, fused_gradient_y;
polarToCart(fused_gradient_mag, fused_gradient_dir, fused_gradient_x, fused_gradient_y);
// 使用x和y的梯度分量重构融合后的图像
Mat fused_image;
Mat fused_image_channels[] = {fused_gradient_x, fused_gradient_y};
merge(fused_image_channels, 2, fused_image);
// 将图像转换为8位灰度图像并进行亮度调整
Mat fused_image_gray;
convertScaleAbs(fused_image, fused_image_gray);
equalizeHist(fused_image_gray, fused_image_gray);
// 显示融合后的图像
namedWindow("Fused Image", WINDOW_NORMAL);
imshow("Fused Image", fused_image_gray);
waitKey(0);
return 0;
}
```
这段代码使用了高斯滤波、Scharr算子和加权融合等技术对可见光和红外图像进行处理,并最终得到了融合后的图像。需要注意的是,此示例代码仅供参考,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。