多尺度图像融合python

多尺度图像融合是指将具有不同分辨率的多个图像融合为一个高质量且具有更广广面的信息的图像。Python语言对于多尺度图像融合具有多种实现方式，可以基于OpenCV等图像处理库进行实现。

一种实现方式是采用拉普拉斯金字塔进行图像融合。首先对于两张待融合的图像进行高斯金字塔拆分，得到一系列不同分辨率的图像，再根据拉普拉斯金字塔的原理进行图像融合，得到最终结果图。具体步骤为：先对两张图像进行高斯滤波，得到具有不同分辨率的图像，在进行相减得到差值图；将差值图和高斯金字塔的上一层图像相加得到新的差值图，并重复上述步骤直到高斯金字塔的最高层；最后对所有各层差值图进行融合得到最终图像。

另一种实现方式是采用小波变换进行图像融合。小波变换可以将一幅图像分解为多个子带图像，再将不同子带图像进行融合得到最终结果图。具体步骤为：对两张待融合的图像进行小波分解得到各个子带图像，在对子带图像进行加权融合得到各个融合子带图像；将各个融合子带图像进行小波重构得到最终结果图。

以上两种实现方式都可以实现多尺度图像融合，可以根据具体情况选择不同的实现方式。在Python语言中，借助OpenCV等图像处理库的函数，能够更加方便和高效地实现多尺度图像融合。

相关问题

python多尺度图像融合

多尺度融合是一种图像处理技术，通常用于增强图像的边缘和细节。在Python中，可以使用OpenCV库来实现多尺度融合。下面是一个简单的多尺度融合的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 生成图像金字塔
pyramid = []
temp = img.copy()
pyramid.append(temp)
for i in range(6):
    temp = cv2.pyrDown(temp)
    pyramid.append(temp)

# 从金字塔顶部开始迭代融合
result = pyramid[5]
for i in range(5, 0, -1):
    result = cv2.addWeighted(pyramid[i-1], 1.5, result, -0.5, 0)

# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Multi-Scale Fusion', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

kaze图像融合python

### KAZE算法简介

KAZE是一种基于尺度空间的特征检测和描述子提取方法，旨在提供更精确、鲁棒性和可重复性的特征匹配性能。相比于传统的SIFT和SURF等算法，KAZE通过采用非线性扩散滤波器构建尺度空间，从而更好地保留边缘和其他重要结构特性[^1]。

### 使用OpenCV实现KAZE图像融合

为了利用Python中的`cv2.xfeatures2d.KAZE_create()`函数来执行两幅或多幅图片之间的无缝拼接工作，下面给出具体的操作流程：

#### 准备工作
确保已经安装好所需的库文件：

pip install numpy opencv-python-headless opencv-contrib-python

#### 编写代码逻辑
以下是完整的Python脚本示范如何加载两张待处理的照片并完成它们之间平滑过渡效果的过程：

import cv2
import numpy as np


def kaze_image_fusion(image_paths, output_path='fusion_result.jpg'):
    """
    实现多张输入图像间的KAZE特征点匹配与仿射变换后的加权平均融合
    
    参数:
        image_paths (list): 输入图像路径列表
        output_path (str): 输出结果保存位置，默认为当前目录下的'fusion_result.jpg'
        
    返回值:
        None
    """

    # 初始化KAZE对象实例化
    detector = cv2.AKAZE_create()

    # 加载所有参与运算的目标图象数据集
    images = []
    keypoints_list = []
    descriptors_list = []

    for path in image_paths:
        img = cv2.imread(path)

        gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        kp, des = detector.detectAndCompute(gray_img, None)

        images.append(img)
        keypoints_list.append(kp)
        descriptors_list.append(des)

    # BFMatcher with default params
    bf = cv2.BFMatcher()
    
    matches_sets = [] 

    for i in range(len(images)-1):
        matches = bf.knnMatch(descriptors_list[i],descriptors_list[i+1],k=2)
        good_matches = [m for m,n in matches if m.distance < 0.7*n.distance]

        src_pts = np.float32([keypoints_list[i][m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
        dst_pts = np.float32([keypoints_list[i+1][m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

        M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
        h,w = images[i].shape[:2]
        pts = np.float32([[0, 0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0]]).reshape(-1, 1, 2)
        dst = cv2.perspectiveTransform(pts,M)

        homographies = dict(
            matrix=M,
            source_shape=(h,w),
            target_corners=dst.reshape((4,2))
        )
        matches_sets.append(homographies)


    final_canvas_size = tuple(np.max([
        [(int(max(0,min(dst[:,0]))), int(max(0,min(dst[:,1])))),
         (int(min(w,max(dst[:,0]))), int(min(h,max(dst[:,1]))))]
        for match_set in matches_sets
        for dst in [match_set['target_corners']]
    ], axis=0)[::-1])

    result = np.zeros((*final_canvas_size[::-1], 3), dtype=np.uint8)

    weights_sum = np.zeros_like(result[:,:,0],dtype=float)+1e-6

    for idx,image in enumerate(images):

        transformed = cv2.warpPerspective(image,matches_sets[idx]['matrix']if idx>0 else np.eye(3),(result.shape[1],result.shape[0]))

        weight_mask = cv2.getGaussianKernel(transformed.shape[0]*transformed.shape[1],sigma=-1).reshape(*transformed.shape[:-1])
        weights_sum += weight_mask
        
        weighted_transformed = transformed * weight_mask[...,None]/weights_sum[...,None]

        result += weighted_transformed.astype('uint8')

    cv2.imwrite(output_path, result)


# 测试用法
image_files = ['img1.png', 'img2.png']
kaze_image_fusion(image_files)
print(f"Image fusion completed and saved to {output_path}")

这段程序首先定义了一个名为`kaze_image_fusion`的功能模块，接受一组图像作为参数，并最终生成一张经过融合的新照片。该过程涉及到了关键点检测、描述符计算、最近邻域匹配以及单应矩阵估计等多个环节；最后一步则是通过对齐后各帧画面实施加权求和的方式达成自然衔接的效果。