matlab题目7：图像融合 难度：★★★☆☆ 对象与场景融合是图像融合的一个应用方向，它是指把感兴趣的目标对象从它原来所在的场景中分割出来后，通过叠加、组合和加工处理合成到另一个场景中去，所形成的新的对象场景图像看起来必须是真实自然的，从而创造出新的图像效果。对象场景融合在图像编辑领域有非常广泛的应用，特别是在影视制作过程中，很多镜头无法通过实地拍摄获得，这些镜头就可以借助对象场景融合技术来实现。对象与场景融合技术的关键是如何使融合得到的效果逼真，也就是说使得目标对象在新的场景里看起来光照一致、过渡自然，而不会出现明显的人工拼接痕迹。 1、要求完成功能 （1）读入包含对象的图像； （2）对分图像中的对象； （3）将已经分割好的对象进行颜色空间转换，比如转换到HSI色彩空间； （4）读入背景图像，也转换到HSI空间； （5）将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置，并且进行光照和颜色的处理，让效果看起来真实可信； （6）设计界面，完成软件。

这是一个MATLAB的图像处理题目，需要实现对象与场景融合的功能，具体要求如下：

1. 读入包含对象的图像；
2. 对分图像中的对象进行分割；
3. 将已经分割好的对象进行颜色空间转换，比如转换到HSI色彩空间；
4. 读入背景图像，也转换到HSI空间；
5. 将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置，并且进行光照和颜色的处理，让效果看起来真实可信；
6. 设计界面，完成软件。

实现这个功能需要用到MATLAB的图像处理工具箱，具体实现步骤如下：

1. 读入包含对象的图像，可以使用MATLAB中的imread函数；
2. 对分图像中的对象进行分割，可以使用MATLAB中的分割算法，比如基于阈值的分割算法；
3. 将已经分割好的对象进行颜色空间转换，可以使用MATLAB中的rgb2hsi函数；
4. 读入背景图像，也转换到HSI空间，同样可以使用rgb2hsi函数；
5. 将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置，并且进行光照和颜色的处理，可以使用MATLAB中的图像融合算法，比如基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法；
6. 设计界面，可以使用MATLAB中的GUI工具箱，比如GUIDE工具。

需要注意的是，在实现过程中要注意细节，比如图像的大小、分割算法的选择、图像融合算法的参数等等。此外，还可以考虑使用其他的图像处理算法，比如基于深度学习的图像分割和图像融合算法。

相关问题

用matlab写一个图像融合算法

图像融合是将多幅图像（或者是同一幅图像的不同区域）融合成一幅图像。常见的图像融合算法有基于像素的简单融合、基于小波变换的融合和基于深度学习的融合等。下面我给你提供一种基于像素的简单融合算法的 MATLAB 实现。

1. 读取两幅需要融合的图像

image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

2. 将两幅图像的大小调整为相同

image1 = imresize(image1, [256, 256]);
image2 = imresize(image2, [256, 256]);

3. 将两幅图像融合，可以使用简单的加权平均法

alpha = 0.5;
blended_image = alpha * image1 + (1 - alpha) * image2;

4. 显示融合后的图像

imshow(blended_image);

完整的 MATLAB 代码如下：

% 读取两幅需要融合的图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

% 调整两幅图像的大小为相同
image1 = imresize(image1, [256, 256]);
image2 = imresize(image2, [256, 256]);

% 将两幅图像融合，使用简单的加权平均法
alpha = 0.5;
blended_image = alpha * image1 + (1 - alpha) * image2;

% 显示融合后的图像
imshow(blended_image);

这是一种简单的图像融合算法，可以根据实际需求进行修改和优化。

生成一个基于NSST的红外与可见光图像融合的MATLAB代码

以下是一个基于NSST的红外与可见光图像融合的MATLAB代码示例：

% 读取红外图像和可见光图像
IR = imread('infrared.jpg');
VIS = imread('visible.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
IR_gray = rgb2gray(IR);
VIS_gray = rgb2gray(VIS);

% 对红外和可见光图像进行NSST变换
IR_nsst = nsst_dec(IR_gray, 3, 16, 'near_sym_b','qshift_b');
VIS_nsst = nsst_dec(VIS_gray, 3, 16, 'near_sym_b','qshift_b');

% 对NSST系数进行融合
fused_nsst = nsst_fuse(IR_nsst, VIS_nsst);

% 对融合后的NSST系数进行逆变换得到融合图像
fused_image = nsst_rec(fused_nsst, 'near_sym_b','qshift_b');

% 显示融合图像
figure;
imshow(fused_image);
title('Fused Image');

需要注意的是，上述代码中使用了NSST变换的MATLAB工具箱，如果没有安装该工具箱则需要先进行安装。此外，代码中使用的红外图像和可见光图像需要根据实际情况进行替换。