基于差分梯度的可见光图像与红外图像融合的代码

基于差分梯度的可见光图像与红外图像融合是一种常见的图像融合方法，可以提高图像的质量和信息量。下面是一个基于Python实现的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入可见光图像和红外图像
vis = cv2.imread('visible.jpg')
ir = cv2.imread('infrared.jpg')

# 将可见光图像和红外图像转换为灰度图像
vis_gray = cv2.cvtColor(vis, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ir_gray = cv2.cvtColor(ir, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算可见光图像和红外图像的差分梯度
vis_grad_x = cv2.Sobel(vis_gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
vis_grad_y = cv2.Sobel(vis_gray, cv2.CV_32F, 0, 1)
ir_grad_x = cv2.Sobel(ir_gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
ir_grad_y = cv2.Sobel(ir_gray, cv2.CV_32F, 0, 1)

# 计算差分梯度的幅值和方向
vis_grad_mag, vis_grad_dir = cv2.cartToPolar(vis_grad_x, vis_grad_y)
ir_grad_mag, ir_grad_dir = cv2.cartToPolar(ir_grad_x, ir_grad_y)

# 计算加权平均差分梯度的幅值和方向
grad_mag = (vis_grad_mag + ir_grad_mag) / 2
grad_dir = (vis_grad_dir + ir_grad_dir) / 2

# 将加权平均差分梯度的幅值和方向转换为x和y分量
grad_x, grad_y = cv2.polarToCart(grad_mag, grad_dir)

# 用可见光图像的颜色信息和加权平均差分梯度的方向信息生成新图像
height, width, channels = vis.shape
output = np.zeros((height, width, channels), dtype=np.uint8)
for y in range(height):
    for x in range(width):
        r, g, b = vis[y, x]
        dx, dy = grad_x[y, x], grad_y[y, x]
        angle = np.arctan2(dy, dx)
        magnitude = np.sqrt(dx*dx + dy*dy)
        output[y, x] = (b, g, r)
        output[y, x] = cv2.transform(output[y, x].reshape((1, 1, 3)), cv2.getRotationMatrix2D((0, 0), angle*180/np.pi, 1), output[y, x].shape[:2])[0, 0]

# 显示原始图像和融合后的图像
cv2.imshow('Visible', vis)
cv2.imshow('Infrared', ir)
cv2.imshow('Fused', output)
cv2.waitKey(0)

在这个代码示例中，我们首先读入可见光图像和红外图像，并将它们转换为灰度图像。然后，我们使用OpenCV中的Sobel算子计算可见光图像和红外图像的差分梯度。接下来，我们计算差分梯度的幅值和方向，并使用加权平均法计算加权平均差分梯度的幅值和方向。最后，我们将可见光图像的颜色信息和加权平均差分梯度的方向信息结合起来生成新图像，并将其显示出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能会因为数据类型、尺寸、颜色空间等问题而有所不同。此外，差分梯度的计算方法也可能因为算法的选择而有所不同。因此，需要根据具体情况进行修改和调整。