图像融合的代码

图像融合可以通过多种方法实现，下面是一种简单的基于OpenCV库的图像融合代码示例：

import cv2

# 读入两张待融合的图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 将两张图像进行融合
alpha = 0.5  # 图像融合的权重，范围为0到1
blended = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, 1 - alpha, 0)

# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Blended Image', blended)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用 OpenCV 库中的 addWeighted 函数来对两张图像进行融合。该函数的第一个参数是第一张图像，第二个参数是第一张图像的权重，第三个参数是第二张图像，第四个参数是第二张图像的权重，第五个参数是一个可选的gamma参数，用于调整图像的亮度。最后，使用 imshow 函数将融合后的图像显示出来。

相关问题

nsct图像融合代码

NSCT图像融合是基于非subsampled contourlet变换的图像融合方法。下面是一个简单的NSCT图像融合代码示例：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import cv2
import pywt
from nsct import nsct

然后，我们可以定义一个函数来实现NSCT图像融合的过程：

def nsct_fusion(image1, image2):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 对灰度图像进行NSCT变换
    coeffs1 = nsct.decompose(gray1)
    coeffs2 = nsct.decompose(gray2)

    # 选择合适的低频子带图像
    fused_coeff = nsct.select_frequencies(coeffs1, coeffs2)

    # 重构融合后的图像
    fused_image = nsct.reconstruct(fused_coeff)

    # 将灰度图像转换回彩色图像
    fused_image = cv2.cvtColor(fused_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    return fused_image

在主函数中，我们可以读取两张要融合的图像并调用NSCT图像融合函数：

if __name__ == '__main__':
    # 读取图像
    image1 = cv2.imread("image1.jpg")
    image2 = cv2.imread("image2.jpg")

    # 调用NSCT图像融合函数
    fused_image = nsct_fusion(image1, image2)

    # 显示融合结果
    cv2.imshow("Fused Image", fused_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

这个代码示例展示了一个简单的基于NSCT的图像融合方法。根据实际情况，您可能需要进行更多的参数调整和处理，以适应您的具体任务和要求。

dtcwt图像融合代码

DTCWT（Dual-Tree Complex Wavelet Transform）是一种图像融合方法，可以将两幅图像融合成一张图像，具有较高的图像质量和细节保留能力。以下是一个简单的DTCWT图像融合代码示例：

首先，导入所需的库和模块，如numpy、cv2和pywt等：

import numpy as np
import cv2
import pywt

然后，我们可以定义一个函数来执行DTCWT图像融合。该函数接受两个输入图像作为参数，并返回融合后的图像：

def dtcwt_fusion(img1, img2):
    # 将图像转换为灰度图
    img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 执行DTCWT变换
    coeffs1 = pywt.dwt2(img1_gray, 'db1')  # 使用db1小波
    coeffs2 = pywt.dwt2(img2_gray, 'db1')

    # 提取低频和高频子带
    cA1, (cH1, cV1, cD1) = coeffs1
    cA2, (cH2, cV2, cD2) = coeffs2

    # 对低频子带进行加权平均
    cA_fused = 0.5 * (cA1 + cA2)

    # 对高频子带进行根据能量大小进行选择
    cH_fused = np.maximum(np.abs(cH1), np.abs(cH2)) * np.exp(1j * (np.angle(cH1) + np.angle(cH2)))
    cV_fused = np.maximum(np.abs(cV1), np.abs(cV2)) * np.exp(1j * (np.angle(cV1) + np.angle(cV2)))
    cD_fused = np.maximum(np.abs(cD1), np.abs(cD2)) * np.exp(1j * (np.angle(cD1) + np.angle(cD2)))

    # 执行逆DTCWT变换
    fused_image = pywt.idwt2((cA_fused, (cH_fused, cV_fused, cD_fused)), 'db1')

    return fused_image.astype(np.uint8)

最后，我们可以读取两个输入图像，并将其传递给DTCWT图像融合函数，并显示融合后的图像：

# 读取两个输入图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 调用图像融合函数
fused_img = dtcwt_fusion(img1, img2)

# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Fused Image', fused_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：在代码示例中，我们使用了'db1'小波进行DTCWT变换，你可以根据需要选择其他小波，以获得更好的图像融合效果。同时，你还可以根据实际需求来调整代码中的参数，以获取更好的融合结果。