高斯金字塔和拉普拉斯金字塔实现图像融合

matlab实现

完整代码：

mainBlend.m

clear;clc;% 通过各种方式控制图片大小为(2^N）的倍数，这里采取N层金字塔。设置N到blend.m中。
Iapple = imread('1.jpg');
Iorange = imread('2.jpg');Apple = im2single(Iapple);
Orange = im2single(Iorange);[M, N, ~] = size(Apple);
% imshow(Apple);% 手动绘制二值掩模
maskB = zeros(M,N);
maskB(:,(N/2+1):end) = 1.0;
%maskB(M/4:M*3/4,N/4:N*3/4) = 1.0;
%maskB(M/2+1:end,:) = 1.0;
%for i=1:M
%    for j=1:N
%        if (i-M/2)^2+(j-N/2)^2 < (N/4)*(N/2)
%            maskB(i,j) = 1.0;
%        end
%    end
%end
%imshow(maskB);% 对于rgb三通道，每一通道单独取出，分别进行一系列融合操作，最后再合并在一起。
redApple = Apple(:,:,1);
greenApple = Apple(:,:,2);
blueApple = Apple(:,:,3);redOrange = Orange(:,:,1);
greenOrange = Orange(:,:,2);
blueOrange = Orange(:,:,3);redBlend = blend(redOrange, redApple, maskB);
greenBlend = blend(greenOrange, greenApple, maskB);
blueBlend = blend(blueOrange, blueApple, maskB);% 合并操作。
result = cat(3,redBlend,greenBlend,blueBlend);imshow(result);

blend.m

function res = blend(scA, scB, maskB)%% 函数介绍 % 完成某一通道的融合工作。% 参数输入：sc即single channel单通道，scA和scB分别代表要融合的图，maskB即二值掩模。% 输出：res，融合完毕的图像。% -----------------------------------------------------------------%% 构建scA和scB的拉普拉斯金字塔LA和LB 与 二值掩模图像的高斯金字塔GmaskB% 预设金字塔的层数N = 9;% 分配一个元胞，用于存储gauss金字塔gaussA = cell(1,N);gaussB = cell(1,N);% 分配元胞用于存储拉普拉斯金字塔laplaceA = cell(1,N);laplaceB = cell(1,N);% 分配元胞用于存储二值掩模高斯金字塔gaussGmaskB = cell(1,N);% 初始化gaussA{1} = scA;gaussB{1} = scB;gaussGmaskB{1} = maskB;% 构建高斯金字塔和拉普拉斯金字塔for i=2:NgaussA{i} = pryDown(gaussA{i-1});laplaceA{i-1} = gaussA{i-1} - pryUp(gaussA{i});gaussB{i} = pryDown(gaussB{i-1});laplaceB{i-1} = gaussB{i-1} - pryUp(gaussB{i});gaussGmaskB{i} = pryDown(gaussGmaskB{i-1});endlaplaceA{N} = gaussA{N};laplaceB{N} = gaussB{N};%% 和二值掩模图像进行插值得RES拉普拉斯金字塔RES = cell(1,N);for i=1:NRES{i} = laplaceA{i} .* gaussGmaskB{i} + laplaceB{i} .* (1 - gaussGmaskB{i});end%% 插值后的RES拉普拉斯金字塔进行重建还原RES_rebuild = cell(1,N);RES_rebuild{N} = RES{N};for i=N-1:-1:1RES_rebuild{i} = pryUp(RES_rebuild{i+1}) + RES{i};endres = RES_rebuild{1};
end

pryUp.m

function res = pryUp(Image)%% 函数介绍 % 完成拉普拉斯金字塔构建中的上采样操作% 参数输入：输入的图像Image% 输出：得到Image的下一层图像% -----------------------------------------------------------------%% 实现[M, N] = size(Image);% 扩充图像，以0填补Image_E = zeros(M*2, N*2);Image_E(1:2:end,1:2:end) = Image;% 上采样高斯滤波，参数输入0res = Gauss(Image_E, 0);end

pryDown.m

function res = pryDown(Image)%% 函数介绍 % 完成高斯金字塔构建中的下采样操作% 参数输入：输入的图像Image% 输出：得到Image的下一层图像% -----------------------------------------------------------------%% 实现% 下采样高斯滤波，参数输入1Img = Gauss(Image, 1);% 仅提取奇数行列res = Img(1:2:end,1:2:end);end

Gauss.m

function Img = Gauss(Image, flag)%% 函数介绍 % 完成对图像Image的高斯滤波% 参数输入：Image即输入图像，flag为1则判定是下采样的gauss滤波，为0则判定是上采样的gauss滤波% 输出：Img，滤波完毕后的图像。% -----------------------------------------------------------------%% 高斯滤波的实现[M, N] = size(Image);Num = 16.0;% 若为0，则上采样时要对滤波高斯核进行扩大。if flag == 0Num = 8.0;end%  手动制作5*5的卷积核，此处为行向量kernel = [1,4,6,4,1] / Num;% 对图像进行预处理，即扩展——增加paddingImage_E = zeros(M + 4, N+4);Image_E(3:end-2,3:end-2) = Image;% 进行滤波操作% 进行行滤波,tmpImage_E用于存放中间结果tmpImage_E = zeros(M + 4, N+4);for i=3:M+2for j=3:N+2tmpImage_E(i,j) = Image_E(i,j-2:j+2) * kernel'; endend% 用得到的中间结果tmpImage_E，进行列向滤波for j=3:N+2for i=3:M+2Image_E(i,j) = kernel * tmpImage_E(i-2:i+2,j); endendImg = Image_E(3:end-2,3:end-2);end

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