红外线与可见光图像融合matlab代码
时间: 2023-10-27 20:04:53 浏览: 56
以下是一种红外和可见光图像融合的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 读取红外图像和可见光图像
irImage = imread('infrared_image.png');
visImage = imread('visible_image.png');
% 将红外图像和可见光图像转换为灰度图像
irGray = rgb2gray(irImage);
visGray = rgb2gray(visImage);
% 对红外图像和可见光图像进行高斯滤波
irFiltered = imgaussfilt(irGray, 3);
visFiltered = imgaussfilt(visGray, 3);
% 计算红外图像和可见光图像的梯度幅值
irGradient = imgradient(irFiltered);
visGradient = imgradient(visFiltered);
% 将红外图像和可见光图像的梯度幅值相加
fusionImage = irGradient + visGradient;
% 将融合图像进行归一化
fusionImage = mat2gray(fusionImage);
% 将融合图像进行增强
fusionImage = imadjust(fusionImage);
% 显示融合图像
imshow(fusionImage);
```
此代码将红外图像和可见光图像进行高斯滤波,计算它们的梯度幅值并相加,然后对融合图像进行归一化和增强,最终显示融合图像。
相关问题
红外线与可见光融合matlab代码
红外线与可见光融合matlab代码是指将红外图像与可见光图像融合在一起,提高图像的识别度和清晰度。目前,红外图像和可见光图像是两种主要的图像获取方式,而将两种图像进行融合后能够提高图像的识别度和清晰度,特别是在夜间或者低光照条件下,更能发挥优势。
在matlab中,要实现红外线与可见光融合,可以使用以下步骤:
1. 读取红外图像和可见光图像,并调整大小和亮度。
2. 分析两种图像的不同之处,在红外图像中加入可见光图像的信息,通过图像融合算法,使两种图像相互补充,来提高图像的亮度和对比度。
3. 将融合后的图像进行后续处理,如去噪、对比度调整、亮度平衡等,以最终得到具有良好视觉效果的图像。
总的来说,红外线与可见光融合matlab代码涉及到的算法较为复杂,需要对图像处理与数字信号处理有一定的了解。但是,通过使用现有的算法和工具包,相信在实现上不会遇到太大的困难。
红外线与可见光图像融合代码
红外线与可见光图像融合是一种常见的图像处理技术,可以提高图像的清晰度和信息量。以下是一个简单的红外线与可见光图像融合的代码示例,供参考:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入红外线图像和可见光图像
ir_image = cv2.imread('ir_image.jpg')
vis_image = cv2.imread('vis_image.jpg')
# 将红外线图像和可见光图像转换为灰度图像
ir_gray = cv2.cvtColor(ir_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
vis_gray = cv2.cvtColor(vis_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行高斯滤波
ir_blur = cv2.GaussianBlur(ir_gray, (5, 5), 0)
vis_blur = cv2.GaussianBlur(vis_gray, (5, 5), 0)
# 计算红外线图像和可见光图像的梯度
ir_gradient_x = cv2.Sobel(ir_blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
ir_gradient_y = cv2.Sobel(ir_blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
vis_gradient_x = cv2.Sobel(vis_blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
vis_gradient_y = cv2.Sobel(vis_blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 计算红外线图像和可见光图像的梯度幅值和方向
ir_gradient_magnitude, ir_gradient_direction = cv2.cartToPolar(ir_gradient_x, ir_gradient_y)
vis_gradient_magnitude, vis_gradient_direction = cv2.cartToPolar(vis_gradient_x, vis_gradient_y)
# 将红外线图像的梯度方向归一化到[0, 1]之间
ir_gradient_direction = cv2.normalize(ir_gradient_direction, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
# 将红外线图像和可见光图像的梯度幅值加权融合
fusion_magnitude = cv2.addWeighted(ir_gradient_magnitude, 0.5, vis_gradient_magnitude, 0.5, 0)
# 将红外线图像和可见光图像的梯度方向加权融合
fusion_direction = cv2.addWeighted(ir_gradient_direction, 0.5, vis_gradient_direction, 0.5, 0)
# 将加权融合后的梯度幅值和方向转换为x和y方向的梯度分量
x_component, y_component = cv2.polarToCart(fusion_magnitude, fusion_direction)
# 将x和y方向的梯度分量合并为一张图像
fusion = cv2.merge([x_component, y_component])
# 将合并后的图像反变换为灰度图像
fusion_gray = cv2.cvtColor(fusion, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行二值化
_, fusion_binary = cv2.threshold(fusion_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Fusion', fusion_binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码使用了OpenCV库进行图像处理,具体实现过程为:
1. 读入红外线图像和可见光图像,并将它们转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯滤波,以平滑图像并减少噪声。
3. 计算红外线图像和可见光图像的梯度,并计算它们的梯度幅值和方向。
4. 将红外线图像的梯度方向归一化到[0, 1]之间。
5. 将红外线图像和可见光图像的梯度幅值和方向加权融合,得到一张融合后的梯度图像。
6. 将融合后的梯度图像转换为x和y方向的梯度分量,并将它们合并为一张图像。
7. 将合并后的图像反变换为灰度图像,并对它进行二值化。
8. 显示融合后的图像。
需要注意的是,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
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