6.图象融合

图象融合是将同一对象的两个或更多的图象合成在一幅图象中，以便比原来的任何一幅更能容易的为人们所理解。这一技术可应用于多频谱图象理解以及医学图象处理等领域，在这些场合，同一物体部件的图象往往是采用不同的成象机理得到的。

用二维小波分析将两幅图象融合在一起。

处理过程如下：

load woman;　　　　　　　　　　　　　　　　％装入原图像

X1=X;map1=map;

subplot(221);

image(X1);

colormap(map1);

title(‘woman’);                      

axis square                                 %画出woman图像

load wbarb;                                ％装入原图像

X2=X;map2=map;

for I =1:256

for j=1:256

     if(X2(I, j)>100)

        X2(I, j)=1.2*X2(I, j);

      else

        X2(I, j)=0.5*X2(I, j);

      end

end

end

subplot(222);

image(X2);

colormap(map2);

title(‘wbarb’);

axis square　　　　　　　　　　　　　　　　　%画出wbarb图像

[cl,sl]=wavedec2(X1,2,’sym4’);

sizec1=size(c1);

for I=1:sizec1(2)

     c1( I )=1.2*c1( I );

end

[c2,s2]=wavedec2(X2,2,’sym4’);

c=c1+c2;

c=0.5*c;

xx=waverec2(c,s,’sym4’);

subplot(223);image(xx);

title(‘融合图象‘)；

axis square                                   %画出融合后的图像

结果分析：

 一幅图像和某一部分放大后的图像融合，融合后的图像给人一种朦朦胧胧梦幻般的感觉，对较深的背景部分则做了淡化处理。

7.图象平滑处理

图像平滑的主要目的是为了减少噪声，一般情况下，在空间域内可以用于平均来减少噪声。在频率域，因为噪声多在高频段，因此可以采用各种形式的低通滤波的办法来减少噪声。

给定一个含噪声的图象，用二维小波分析和图象的中值滤波进行图象的平滑。

[分析]这是一个图象平滑处理问题。首先，对图象在频域内进行增强，然后在空域内加入较大的白噪声。通过对含噪图象进行平滑处理，即可以使含噪图象具有较好的平滑效果。具体处理过程如下：

load woman;                          ％装入原图

X1=X;

map1=map;

subplot(221);

image(X1);

colormap(map1);

title("woman");

axis square                               ％画出原图

[c,s]=wavedec2(X,2,’sym4’);          ％二层分解小波信号

sizec=size( c );　　　　　　　　　　　　

for I= 1:sizec(2)　　　　　　　　　　　　％频域里增强图像

     if(c( I )>350)

       c( I )=1.3*c( I );

     else

       d( I )=0.5*c( I );

     end

end

xx=waverec(c,s,’sym4’);　　　　　　％系数重构

init=2788605826;　　　　　　　　　　　％加入噪声

rand(‘seed’,init);

xx=xx+68*(rand(size(xx)));

subplot(221);image(xx);

title(‘增强的含噪图象‘)；

axis square;

for I=2:1:255　　　　　　　　　　　　　　％中值滤波

   for j=2:1:255

      temp=0;

for m=1:3

  for n=1:3

       temp=temp+xx(I+m-2,j+n-2);

  end

end

temp=temp/9;

xx(I, j)=temp;

end

end

colormap(map);

subplot(222);

image(xx);

axis square;

title(‘平滑后的图象‘)；

axis square                               %画出平滑后图像

结果分析：

平滑后的图像没有原图清晰，但边缘轮廓过渡更自然，消噪的效果还是比较明显的，噪声图像中的一些粒状颗粒在平滑后基本消失。