图像融合中的频域特征解耦和空间域特征解耦怎么用python代码实现

图像融合通常涉及将两个或多个图像的信息合并到一个新的图像中，其中频域特征解耦和空间域特征解耦是常用的技术。这两种方法分别利用了傅里叶变换在频域处理数据的优势以及直接在原始像素空间操作的优点。

**频域特征解耦（Frequency Domain Separation）**：
这种技术首先将每个输入图像转换到频域，然后可以独立地对频率分量进行处理，如选择性保留某些频谱成分。最后再将结果转换回空间域。在Python中，你可以使用`numpy`库和`scipy`库来完成这个过程。例如：

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft2, ifft2

# 假设img1和img2是输入图像
img1_freq = fft2(img1)
img2_freq = fft2(img2)

# 对频域特性进行操作，比如选择特定频带
combined_freq = img1_freq + (0.5 * img2_freq)  # 假设这里是简单的加权合成

combined_img = ifft2(combined_freq).real  # 回到空间域

**空间域特征解耦（Spatial Domain Separation）**：
则更直接地在像素级别上操作，例如通过像素级的加权平均、卷积或其他滤波方法。这里不需要傅立叶变换：

# 空间域加权融合
weight_map = ...  # 根据需要设计权重矩阵或函数
combined_img = img1 * weight_map[0] + img2 * weight_map[1]

# 或者使用OpenCV的图像混合函数
import cv2
combined_img = cv2.addWeighted(img1, alpha=0.5, img2, beta=0.5, gamma=0)