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一、图像融合简介

1 图像融合
图像融合（Image Fusion）是指将多幅图像的信息融合在一起，生成一幅新的图像，使得新图像能够包含原始图像的所有关键信息和特征。图像融合技术可以将不同源的图像信息进行有效的组合，以提高图像的质量和信息量。

2 图像融合的原理
图像融合的基本原理是将多幅图像进行适当的处理和组合，以实现信息的互补和增强。主要的图像融合方法包括基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于模型级的融合。
(1)基于像素级的融合：该方法将多幅图像的像素逐个进行处理和组合，通常采用加权平均、最大值或最小值等方式进行像素级的融合。这种融合方法简单直观，但可能会导致某些信息的丢失。

(2)基于特征级的融合：该方法将多幅图像的特征进行提取和匹配，然后根据匹配结果进行融合。常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。这种融合方法可以更好地保留图像的细节和特征，但对特征提取和匹配的准确性要求较高。

(3)基于模型级的融合：该方法将多幅图像的信息进行建模和优化，以得到最优的融合结果。常用的模型包括小波变换、多尺度分析和深度学习等。这种融合方法可以更好地处理不同尺度和分辨率的图像，但对模型的选择和参数的调整要求较高。

3 图像融合的应用
图像融合技术在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用场景：
(1)红外与可见光图像融合：将红外图像和可见光图像进行融合，可以提高目标检测和识别的性能，尤其在夜间或恶劣环境下具有重要意义。
(2)多模态医学图像融合：将不同模态的医学图像进行融合，可以提供更全面和准确的医学诊断信息，有助于医生做出更准确的判断和决策。
(3)遥感图像融合：将多源的遥感图像进行融合，可以提高地物的识别和分析能力，对于土地利用、资源调查和环境监测等领域具有重要意义。
视频图像融合：将多个视频图像进行融合，可以提高视频质量和信息量，对于视频监控、视频分析和虚拟现实等应用有很大的帮助。

4 图像融合的数据来源
 多聚焦的图像的融合（如：数码摄影影像）
 多模态图像融合（如：红外和可见光图像的融合；医学图像的融合）

5 红外与可见光图像融合与配准
红外与可见光图像融合与配准是将红外图像和可见光图像进行融合和对齐的过程，旨在获得更全面、更准确的图像信息。下面是红外与可见光图像融合与配准的原理：

（1）图像融合原理：
红外图像和可见光图像具有不同的物理特性和信息内容，通过将两种图像进行融合，可以综合利用它们的优势，提高图像的质量和信息量。常见的融合方法包括加权平均法、变换域方法（如小波变换、离散余弦变换）、基于特征的方法（如局部对比度增强、直方图规定化）等。

（2）图像配准原理：
图像配准是指将不同图像之间的对应点进行匹配，使它们在空间上对齐。红外图像和可见光图像由于采集设备和环境条件的不同，存在一定的几何畸变和位置偏差。图像配准的目标是通过对图像进行几何变换，使得两幅图像在空间上对应点位置一致。常见的配准方法包括特征点匹配、区域匹配、基于相位相关性的方法等。

二、部分源代码

%% section I: Read source images(读取源图像)
clear all
set(0,‘defaultfigurecolor’,‘w’)
DistortFlag = 0;%input(‘Is there distortion of infrared image? :\n’);(需要判断红外图像是否失真)
[I1gray, I2gray, I1rgb, I2rgb, f1, f2, path] = cp_readImage;…
% (0,‘F:’,[‘I’ num2str(infrared) ‘.jpg’], [‘V’ num2str(visible) ‘.jpg’]);
%% section II: Resize images based on the minimum imaclosege height（根据最小图像闭合高度调整图像大小）
height = size(I1gray,1);
[I1, I2, scale] = cp_resizeImage(I1gray,I2gray,height);
%% section III: Registrate iteratively & Coarse matching（反复注册和粗略匹配）
close all;
clc;
I1_itea = I1;
iterationNum = 1;
iteration = 0;
Runtime = 0;
maxRMSE = 4*ceil(size(I2,1)/300);
AffineTrans = zeros([3 3 iterationNum]);
while iteration < iterationNum
fprintf(‘\n%d(th) iteration of registration…\n’,iteration);
[P1,P2, Rt,corner12] = cp_registration(I1_itea,I2, 20, maxRMSE,iteration, 1, 0, 6, 1 ,I2gray);
% cp_registration(I1, I2, theta,maxRMSE,iteration,zoom+,zoom-,Lc,showflag,I2gray)
Runtime = Rt + Runtime
[I1_itea,affmat] = cp_getAffine(I1_itea,I2,P1,P2); % [v1,u1]==[v2,u2]
iteration = iteration+1;
AffineTrans(:,:,iteration) = affmat.T;
end
% Points of I1gray after resize （调整大小的点位置）
P1 = [P1 ones([length(P1) 1])];
[pos_cor1,~] = find(corner12(:,1) == 0);
for iteration = iteration2
P1 = P1 / AffineTrans(:,:,iteration-1);
cor12 = [corner12(1:pos_cor1-1,1:2) ones(pos_cor1-1,1)] / AffineTrans(:,:,iteration-1);
P1(:,1:2) = P1(:,1:2) ./ P1(:,3);
P1(:,3) = ones(length(P1),1);
corner12(1:pos_cor1-1,1:2) = cor12(:,1:2) ./ cor12(:,3);
corner12(1:pos_cor1-1,3) = ones(pos_cor1-1,1);
end

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]吴粉侠,李红,李洪星.基于NSCT变换和PCA的图像融合算法[J].航空计算技术. 2015,45(03)
[1]刘健,雷英杰,邢雅琼,程英蕾.基于改进型NSST变换的图像融合方法[J].控制与决策.2017

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置