摘要：针对现有的图片融合算法仅仅只给出了一个接口，不展现出图像合成的过程，对图像不压缩比例强行拼接的问题。本文提出基于MATLAB的图片融合过程展现及边缘压缩拼接方法。为解决现有图像处理仅显示结果的问题，引入MATLAB的可视化界面图，展现图片融合相关算法对图像处理的每一个具体步骤及处理结果，以及图片融合像素点之间的描点连线和压缩都将以可视化界面的展现。

关键词：MATLAB；图像融合；图像处理

中图分类号：G4 文献标识码：A

1 前言

图像融合技术就是将两幅或多幅图像通过一定的算法合成一幅。由于融合图像充分利用了多源图像的冗余性和他们之间的互补性，使得融合后的图像信息量更大，可读性更好，更符合人的视觉。

2 图像合成的技术实现流程

图像合成流程步骤：图像的预处理、特征点的提取、图像的配准、模型的建立、图像的融合。其中核心的步骤也是热门的研究是特征点提取和图像的配准。最终的目的就是找出具有重叠或是相似的图像。

2.1 图像的预处理

图像预处理是对原始图像的一种处理方法，它可以提高图像的质量，满足图像配准要求，而不会导致拼接后的之前图像发生任何的几何变形。预处理技术又包括：原始图像的立体匹配、几何校正、光滑滤波、噪声处理等。

2.2 图像的配准

图像的配准是图形学拼接的核心技术，此原理是找出原始的图像和参考的图像特征点的位置，然后用算法对原始1图像和参考2图像进行模型转换，确定两图像重叠的部分。

2.3 建立变换模型和统一坐标变换

根据参考影像和原始影像的对应关系，结合自己的实验，可以让一些相对应位置的原始图像转换成参考图像的坐标系，并由此建立模型。

2.4 图像的融合

在选择了数学变化的参数后，可根据图像的变换关系来确定重叠区域。这些信息产生完整的图像，可由特定的配准误差或由光度问题引起。故我们需要根据光度差异对拼接图像进行混色调整来减少对重叠区域的丢失。

3 图像合成信息采集和处理

图像拼接的前期就是对原始图像进行数字处理，其主要工作是通过对原始图像进行信息采集和预处理，使图像的质量达到最终拼接的要求，避免最后出现几何畸形或错配。图像处理主要流程有：图像校正、噪声抑制等。

图像校正：首先根据原始图像的具体情况，通过建立相应的数学模型，找出原始图像中需要处理的位置或提取的信息，然后基于此信息可反相恢复原始图像的面貌，并且可以在恢复的过程中使用过滤器，由原图得到真实的估计值，根据误差准则可将误差降至最大的可能去接近于原始图像。

图像的噪声处理：噪声是无法预测的一种随机信号，而这种信号的分析也往往是通过概率分析法来进行相应的分析处理，噪声的处理涉及到图像拼接的大部分过程。若在采集图像时，伴随的噪声很大，那么必然会影响最后的输出结果。但因为噪声是随机出现的，不可预测的，且是随机分布的，我们可以采用滤波的方法对噪声进行一定的滤除。

4 图像合成的算法

Burt和Adelson首先提出了一种塔（或金字塔）图像分解算法，其算法公式如下：

主要应用于图像压缩和机器人的特征化。原像被分割成具有不同空间分辨率的子像，而高分辨率（较大）子像通过分割成小的子图像而形成。基于通过分析低分辨率和小型摩天大楼而获得的信息的高分辨率信息大型摩天大楼的分析大大简化了分析和计算。计算水平或垂直移动的每个像素的衍射平方的总和，并记录网格的最小位置。然后在该位置附近进行正确的匹配。将每个步骤的长度分成两部分，以获取当前的最小值，然后重复该过程。确定最佳位置，直到步长为零为止。

5 图像合成算法处理

6 结语

本文对图像拼接算法进行了研究，提出了一种有效的算法，具有较好的配准效果。由于理论基础比较完整，但对所研究的技术还不够系统和深入，因此对某些现有算法的研究和改进在其应用上仍然存在局限性，就该技术而言仍然存在很大的困难，在某些应用中往往达不到预期的效果。因此在总结以往工作经验及以后发展趋势的基础上，概括了一下图像拼接技术的发展方向。

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