图像拼接：python或matlab实现均可，完全相同的图像，里面包含重复单元，如何进行拼接呢？

一、图像拼接：python或matlab实现均可，完全相同的图像，里面包含重复单元，如何进行拼接呢？

第一章 绪论

1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义

　　图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。

　　早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。

　　在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。

　　微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。

从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义

　　　第二章 图像拼接的基础理论及图像预处理

　　2.1图像拼接

图像拼接技术主要有三个主要步骤：图像预处理、图像配准、图像融合与边界平滑，

如图。

图像拼接技术主要分为三个主要步骤：图像预处理、图像配准、图像融合与边界平滑，图像预处理主要指对图像进行几何畸变校正和噪声点的抑制等，让参考图像和待拼接图像不存在明显的几何畸变。在图像质量不理想的情况下进行图像拼接，如果不经过图像预处理，很容易造成一些误匹配。图像预处理主要是为下一步图像配准做准备，让图像质量能够满足图像配准的要求。图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进行提取，在提取出的信息中寻找最佳的匹配，完成图像间的对齐。图像拼接的成功与否主要是图像的配准。待拼接的图像之间，可能存在平移、旋转、缩放等多种变换或者大面积的同色区域等很难匹配的情况，一个好的图像配准算法应该能够在各种情况下准确找到图像间的对应信息，将图像对齐。图像融合指在完成图像匹配以后，对图像进行缝合，并对缝合的边界进行平滑处理，让缝合自然过渡。由于任何两幅相邻图像在采集条件上都不可能做到完全相同，因此，对于一些本应该相同的图像特性，如图像的光照特性等，在两幅图像中就不会表现的完全一样。图像拼接缝隙就是从一幅图像的图像区域过渡到另一幅图像的图像区域时，由于图像中的某些相关特性发生了跃变而产生的。图像融合就是为了让图像间的拼接缝隙不明显，拼接更自然

　　第三章 图像配准算法

　　3.1 图像配准的概念

图像配准简而言之就是图像之间的对齐。图像配准定义为:对从不同传感器或不同时间或不同角度所获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配的处理过程。为了更清楚图像配准的任务，我们将图像配准问题用更精确的数学语言描述出来。配准可以用描述为如下的问题:

给定同一景物的从不同的视角或在不同的时间获取的两个图像I ,I 和两个图像间的相似度量S(I ,I ),找出I ,I 中的同名点，确定图像间的最优变换T,使得S(T(I ),I )达到最大值。

图像配准总是相对于多幅图像来讲的，在实际工作中，通常取其中的一幅图像作为配准的基准,称它为参考图,另一幅图像,为搜索图。图像配准的一般做法是，首先在参考图上选取以某一目标点为中心的图像子块，并称它为图像配准的模板，然后让模板在搜索图上有秩序地移动，每移到一个位置，把模板与搜索图中的对应部分进行相关比较，直到找到配准位置为止。

如果在模板的范围内，同一目标的两幅图像完全相同，那么完成图像配准并不困难。然而，实际上图像配准中所遇到的同一目标的两幅图像常常是在不同条件下获得的，如不同的成像时间、不同的成像位置、甚至不同的成像系统等，再加上成像中各种噪声的影响，使同一目标的两幅图像不可能完全相同，只能做到某种程度的相似，因此图像配准是一个相当复杂的技术过程。　　3.2 基于区域的配准

　　3.2.1 逐一比较法

设搜索图为s待配准模板为T，如图3.1所示，S大小为M N，T大小为U V,如图所示。

图3.1搜索图S与模板T示意图

　　3.2.2 分层比较法

　　图像处理的塔形(或称金字塔:Pyramid)分解方法是由Burt和Adelson首先提出的，其早期主要用于图像的压缩处理及机器人的视觉特性研究。该方法把原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像，高分辨率(尺寸较大)的子图像放在下层，低分辨率(尺寸较小)的图像放在上层，从而形成一个金字塔形状。

在逐一比较法的思想上，为减少运算量，引入了塔形处理的思想，提出了分层比较法。利用图像的塔形分解，可以分析图像中不同大小的物体。同时，通过对低分辨率、尺寸较小的上层进行分析所得到的信息还可以用来指导对高分辨率、尺寸较大的下层进行分析，从而大大简化分析和计算。在搜索过程中，首先进行粗略匹配，每次水平或垂直移动一个步长，计算对应像素点灰度差的平方和，记录最小值的网格位置。其次，以此位置为中心进行精确匹配。每次步长减半，搜索当前最小值，循环这个过程，直到步长为零，最后确定出最佳匹配位置。

算法的具体实现步骤如下:

(2)从待匹配的两幅图像中分辨率最低的开始进行匹配搜索，由于这两幅图像像素点的数目少，图像信息也被消除一部分，因此，此匹配位置是不精确的。所以，在分辨率更高一级的图像中搜索时，应该在上一次匹配位置的附近进行搜索。依次进行下去，直到在原始图像中寻找到精确的匹配位置。

　　3.2.3 相位相关法

　　相位相关度法是基于频域的配准常用算法。它将图像由空域变换到频域以后再进行配准。该算法利用了互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，具有一定的抗干扰能力，而且所获得的相关峰尖锐突出，位移检测范围大，具有较高的匹配精度。

　　第四章 图像融合技术

　　4.1 图像融合技术的基本概念

　　数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象。正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。

　　数字图像融合是图像分析的一项重要技术，该技术在数字地图拼接、全景图、虚拟现实等领域有着重要应用。虽然Photoshop等图像处现软件提供了图像处理功能，可以通过拖放的方式进行图像拼接，但由于完全是手工操作，单调乏味，且精度不高，因此，有必要寻找一种方便可行的图像融合方法。Matlab具有强大的计算功能和丰富的工具箱函数，例如图像处理和小波工具箱包含了大多数经典算法，并且它提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，可让用户把精力集中在算法上而不是编程上，从而能大大提高研究效率。

　　4.2 手动配准与图象融合

　　图像融合包含图像配准和无缝合成两个部分.由于成像时受到各种变形因素的影响，得到的各幅图像间存在着相对的几何差异。图像配准是通过数学模拟来对图像间存在着的几何差异进行校正，把相邻两幅图像合成到同一坐标系下，并使得相同景物在不同的局部图像中对应起来，以便于图像无缝合成。本文采用Matlab中的cpselect、cp2tform函数完成几何配准。cpselect函数显示图像界面，手动在两幅图像的重叠部分选取配准控制点，Matlab自动进行亚像素分析，由cp2tform函数值正重叠部分的几何差异。Matlab中的cp2tform函数能修正6种变形，分别是图(b)：线性相似；图(c)：仿射；图(d)：投影；图(e)：多顶式；图(o：分段线性；图(g)：局部加权平均。前4种为全局变换，后两种为局部变换，如图I所示，图(a)为修正结果；图(b)至图(g)为对应的变形。

　　图像配准之后，由于图像重叠区域之间差异的存在，如果将图像象素简单叠加，拼按处就会出现明显的拼接缝，因此需要一种技术修正待拼接图像拼接缝附近的颜色值，使之平滑过渡，实现无缝合成。传统的融合方法多是在时间域对图像进行算术运算，没有考虑处理图像时其相应频率域的变化。从数学上讲，拼接缝的消除相当于图像颜色或灰度曲面的光滑连接，但实际上图像的拼接与曲面的光滑不同，图像颜色或灰度曲面的光滑表现为对图像的模糊化，从而导致图像模糊不清。

　　4.3 图像融合规则

　　图像的融合规则(Fusion rule)是图像融合的核心，融合规则的好坏直接影响融合图像的速度和质量。

　　Burt提出了基于像素选取的融合规则，在将原图像分解成不同分辨率图像的基础上，选取绝对值最大的像素值(或系数)作为融合后的像素值(或系数)。这是基于在不同分辨率图像中，具有较大值的像素(或系数)包含更多的图像信息。

　　Petrovic和Xydeas提出了考虑分解层内各图像(若存在多个图像)及分解层间的相关性的像素选取融合规则。蒲恬在应用小波变换进行图像融合时，根据人类视觉系统对局部对比度敏感的特性，采用了基于对比度的像素选取融合规则。

　　基于像素的融合选取仅是以单个像素作为融合对象，它并未考虑图像相邻像素间的相关性，因此融合结果不是很理想。考虑图像相邻像素间的相关性，Burt和Kolczynski提出了基于区域特性选择的加权平均融合规则，将像素值(或系数)的融合选取与其所在的局部区域联系起来。

　　在Lietal提出的融合规则中，其在选取窗口区域中较大的像素值(或系数)作为融合后像素值(或系数)的同时，还考虑了窗口区域像素(或系数)的相关性。Chibani和Houacine在其融合规则中，通过计算输入原图像相应窗口区域中像素绝对值相比较大的个数，决定融合像素的选取。基于窗口区域的融合规则由于考虑相邻像素的相关性，因此减少了融合像素的错误选取。融合效果得到提高。

ZZhang和Blum提出了基于区域的融合规则，将图像中每个像素均看作区域或边缘的一部分，并用区域和边界等图像信息来指导融合选取。采用这种融合规则所得到的融合效果较好，但此规则相对其他融合规则要复杂。对于复杂的图像，此规则不易于实现。

　　4.4 图像融合方法

　　迄今为止，数据融合方法主要是在像元级和特征级上进行的。常用的融合方法有HIS融合法、KL变换融合法、高通滤波融合法、小波变换融合法、金字塔变换融合法、样条变换融合法等。下面简要介绍其中的几种方法。

　　（1） HIS融合法

　　HIS融合法在多传感器影象像元融合方面应用较广，例如：一低分辨率三波段图象与一高分辨率单波段图象进行 融合处理。这种方法将三个波段的低分辨率的数据通过HIS变换转换到HIS空间，同时将单波段高分辨率图象进行对比度拉伸以使其灰度的均值与方差和HIS空间中亮度分量图象一致，然后将拉伸过的高分辨率图象作为新的亮度分量代入HIS反变换到原始空间中。这样获得的高分辨率彩色图象既具有较高空间分辨率，同时又具有与影象相同的色调和饱和度，有利于目视解译和计算机识别。

　　（2） KL变换融合法

　　KL变换融合法又称为主成分分析法。与HIS变换法类似，它将低分辨率的图象（三个波段或更多）作为输入分量进行主成分分析，而将高分辨率图象拉伸使其具有于第一主成分相同的均值和方差，然后用拉伸后的高分辨率影象代替主成分变换的第一分量进行逆变换。高空间分辨率数据与高光谱分辨率数据通过融合得到的新的数据包含了源图象的高分辨率和高光谱分辨率特征，保留了原图象的高频信息。这样，融合图象上目标细部特征更加清晰，光谱信息更加丰富。

　　（3） 高通滤波融合法

　　高通滤波融合法将高分辨率图象中的边缘信息提取出来，加入到低分辨率高光谱图象中。首先，通过高通滤波器提取高分辨率图象中的高频分量，然后将高通滤波结果加入到高光谱分辨率的图象中，形成高频特征信息突出的融合影象。

　　（4） 小波变换融合法

　　利用离散的小波变换，将N幅待融合的图象的每一幅分解成M幅子图象，然后在每一级上对来自N幅待融合图象的M幅子图象进行融合，得到该级的融合图象。在得到所有M级的融合图象后，实施逆变换得到融合结果。

　　4.5 图像融合步骤

　　目前国内外己有大量图像融合技术的研究报道，不论应用何种技术方法，必须遵守的基本原则是两张或多张图像上对应的每一点都应对位准确。由于研究对象、目的不同，图像融合方法亦可多种多样，其主要步骤归纳如下:

　　(1) 预处理:对获取的两种图像数据进行去噪、增强等处理，统一数据格式、图像大小和分辨率。对序列断层图像作三维重建和显示，根据目标特点建立数学模型;

　　(2) 分割目标和选择配准特征点:在二维或三维情况下，对目标物或兴趣区进行分割。选取的特点应是同一物理标记在两个图像上的对应点，该物理标记可以是人工标记，也可以是人体解剖特征点;

　　(3 )利用特征点进行图像配准:可视作两个数据集间的线性或非线性变换，使变换后的两个数据集的误差达到某种准则的最小值;

　　(4) 融合图像创建:配准后的两种模式的图像在同一坐标系下将各自的有用信息融合表达成二维或三维图像;

　　(5) 参数提取:从融合图像中提取和测量特征参数，定性、定量分析

　　4.6 本章小结

　　本章主要介绍了图像融合的概念，方法以及步骤。

　　第五章 图像拼接matlab实现

　　5.2 各算法程序

　　5.2.1 一般方法

　　图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程，从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来，提高对图像信息分析和提取的能力。简单的图像融合方法不对参加融合的源图像进行任何变换和分解，而是直接对源图像中的各对应像素分别进行选择、平均或加权平均、多元回归或其它数学运算等处理后，最终合成一幅融合图像。

　　对于图像融合的对象，可以分为两大类，即多光谱图像(通常为RGB彩色图像)与灰度图像之间的融合，以及灰度图像之间的融合。灰度图像之间的融合，在大体上可分为三大类。一类是简单融合方法，包括将空间对准的两幅图像直接求加权平均值。另一类方法是基于金字塔形分解和重建算法的融合方法，主要包括梯度金字塔法、对比度和比率金字塔法以及拉普拉斯金字塔法等，它们首先构造输入图像的金字塔，再按一定的特征选择方法取值形成融合金字塔，通过对金字塔实施逆变换进行图像重建，最终生成融合图像，它们的融合效果要远优于第一类方法，然而它也有很多不尽如人意的地方。还有一类方法就是近几年兴起的基于小波变换的图像融合方法，它通常采用多分辨分析和Mallat快速算法，通过在各层的特征域上进行有针对性的融合，比较容易提取原始图像的结构信息和细节信息，所以融合效果要好于基于金字塔形变换的图像融合法。这是因为小波变换更为紧凑;小波表达式提供了方向信息，而金字塔表达式未将空间方向选择性引入分解过程;由于可以选择正交小波核，因此不同分辨率包含的信息是唯一的，而金字塔分解在两个不同的尺度之间含有冗余，另外金字塔不同级的数据相关，很难知道两级之间的相似性是由于冗余还是图像本身的性质引起的;金字塔的重构过程可能具有不稳定性，特别是两幅图像存在明显差异区域时，融合图像会出现斑块，而小波变换图像融合则没有类似的问题。此外，小波变换具function Y = fuse_pca(M1， M2)

第六章、参考代码

[z1 s1] = size(M1);
[z2 s2] = size(M2);
if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2)
  error('Input images are not of same size');
end;

% compute， select & normalize eigenvalues 
[V， D] = eig(cov([M1(:) M2(:)]));
if (D(1，1) > D(2，2))
  a = V(:，1)./sum(V(:，1));
else  
  a = V(:，2)./sum(V(:，2));
end;

% and fuse
Y = a(1)*M1+a(2)*M2;

　　5.2.3 金字塔（Pyramid）算法程序

　　金字塔图像融合法:用金字塔在空间上表示图像是一种简单方便的方法。概括地说金字塔图像融合法就是将参加融合的每幅源图像作金字塔表示，将所有图像的金字塔表示在各相应层上以一定的融合规则融合，可得到合成的金字塔。将合成的金字塔，用金字塔生成的逆过程重构图像，则可得到融合图像。金字塔可分为:Laplacian金字塔、Gaussian金字塔、梯度金字塔、数学形态金字塔等。

基于FSD Pyramid的图像融合算法程序：

function Y = fuse_fsd(M1， M2， zt， ap， mp)
%Y = fuse_fsd(M1， M2， zt， ap， mp) image fusion with fsd pyramid
%
%    M1 - input image A
%    M2 - input image B
%    zt - maximum decomposition level
%    ap - coefficient selection highpass (see selc.m) 
%    mp - coefficient selection base image (see selb.m) 
%
%    Y  - fused image   

%    (Oliver Rockinger 16.08.99)

% check inputs 
[z1 s1] = size(M1);
[z2 s2] = size(M2);
if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2)
  error('Input images are not of same size');
end;

% define filter 
w  = [1 4 6 4 1] / 16;

% cells for selected images
E = cell(1，zt);

% loop over decomposition depth -> analysis
for i1 = 1:zt 
  % calculate and store actual image size 
  [z s]  = size(M1); 
  zl(i1) = z; sl(i1)  = s;

  % check if image expansion necessary 
  if (floor(z/2) ~= z/2)， ew(1) = 1; else， ew(1) = 0; end;
  if (floor(s/2) ~= s/2)， ew(2) = 1; else， ew(2) = 0; end;

  % perform expansion if necessary
  if (any(ew))
     M1 = adb(M1，ew);
     M2 = adb(M2，ew);
  end;    
  % perform filtering 
  G1 = conv2(conv2(es2(M1，2)， w， 'valid')，w'， 'valid');
  G2 = conv2(conv2(es2(M2，2)， w， 'valid')，w'， 'valid');
   % select coefficients and store them
  E(i1) = {selc(M1-G1， M2-G2， ap)};
  % decimate 
  M1 = dec2(G1);
  M2 = dec2(G2);
end;
% select base coefficients of last decompostion stage
M1 = selb(M1，M2，mp);

% loop over decomposition depth -> synthesis
for i1 = zt:-1:1
  % undecimate and interpolate 
  M1T = conv2(conv2(es2(undec2(M1)， 2)， 2*w， 'valid')， 2*w'， 'valid');
  % add coefficients
  M1  = M1T + E{i1};
  % select valid image region 
  M1    = M1(1:zl(i1)，1:sl(i1));
end;

% copy image
Y = M1;

.2 .4 小波变换（DWT）算法程序

　　在众多的图像融合技术中，基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。这类算法主要是利用人眼对局部对比度的变化比较敏感这一事实，根据一定的融合规则，在多幅原图像中选择出最显著的特征，例如边缘、线段等，并将这些特征保留在最终的合成图像中。在一幅图像的小波变换中，绝对值较大的小波系数对应于边缘这些较为显著的特征，所以大部分基于小波变换的图像融合算法主要研究如何选择合成图像中的小波系数，也就是三个方向上的高频系数，从而达到保留图像边缘的目的。虽然小波系数(高频系数)的选择对于保留图像的边缘等特征具有非常主要的作用，但尺度系数(低频系数)决定了图像的轮廓，正确地选择尺度系数对提高合成图像的视觉效果具有举足轻重的作用。

　　基于SIDWT（Shift Invariance Discrete Wavelet Transform）小波变换的算法程序：

function Y = fuse_sih(M1， M2， zt， ap， mp)
%Y = fuse_sih(M1， M2， zt， ap， mp) image fusion with SIDWT， Wavelet is Haar
%
%    M1 - input image A
%    M2 - input image B
%    zt - maximum decomposition level
%    ap - coefficient selection highpass (see selc.m) 
%    mp - coefficient selection base image (see selb.m) 
%
%    Y  - fused image   

%    (Oliver Rockinger 16.08.99)

% check inputs 
[z1 s1] = size(M1);
[z2 s2] = size(M2);
if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2)
  error('Input images are not of same size');
end;
% cells for selected images
E = cell(3，zt);
% loop over decomposition depth -> analysis
for i1 = 1:zt 
  % calculate and store actual image size 
  [z s]  = size(M1); 
  zl(i1) = z; sl(i1)  = s;
  % define actual filters (inserting zeros between coefficients)
  h1 = [zeros(1，floor(2^(i1-2)))， 0.5， zeros(1，floor(2^(i1-1)-1))， 0.5， zeros(1，max([floor(2^(i1-2))，1]))];
  g1 = [zeros(1，floor(2^(i1-2)))， 0.5， zeros(1，floor(2^(i1-1)-1))， -0.5， zeros(1，max([floor(2^(i1-2))，1]))];
  fh = floor(length(h1)/2);
  % image A
  Z1 = conv2(es(M1， fh， 1)， g1， 'valid');
  A1 = conv2(es(Z1， fh， 2)， g1'，'valid');
  A2 = conv2(es(Z1， fh， 2)， h1'，'valid');
  Z1 = conv2(es(M1， fh， 1)， h1， 'valid');
  A3 = conv2(es(Z1， fh， 2)， g1'，'valid');
  A4 = conv2(es(Z1， fh， 2)， h1'，'valid');
  % image B
  Z1 = conv2(es(M2， fh， 1)， g1， 'valid');
  B1 = conv2(es(Z1， fh， 2)， g1'，'valid');
  B2 = conv2(es(Z1， fh， 2)， h1'，'valid');
  Z1 = conv2(es(M2， fh， 1)， h1， 'valid');
  B3 = conv2(es(Z1， fh， 2)， g1'，'valid');
  B4 = conv2(es(Z1， fh， 2)， h1'，'valid');
   % select coefficients and store them
  E(1，i1) = {selc(A1， B1， ap)};
      E(2，i1) = {selc(A2， B2， ap)};
      E(3，i1) = {selc(A3， B3， ap)};
      % copy input image for next decomposition stage
  M1 = A4;  
  M2 = B4;   
end;
% select base coefficients of last decompostion stage
A4 = selb(A4，B4，mp);
% loop over decomposition depth -> synthesis
for i1 = zt:-1:1
       % define actual filters (inserting zeros between coefficients)
  h2 = fliplr([zeros(1，floor(2^(i1-2)))， 0.5， zeros(1，floor(2^(i1-1)-1))， 0.5， zeros(1，max([floor(2^(i1-2))，1]))]);
  g2 = fliplr([zeros(1，floor(2^(i1-2)))， 0.5， zeros(1，floor(2^(i1-1)-1))， -0.5， zeros(1，max([floor(2^(i1-2))，1]))]);
  fh = floor(length(h2)/2);
  % filter (rows)
  A4 = conv2(es(A4， fh， 2)， h2'， 'valid');   
  A3 = conv2(es(E{3，i1}， fh， 2)， g2'， 'valid'); 
  A2 = conv2(es(E{2，i1}， fh， 2)， h2'， 'valid'); 
  A1 = conv2(es(E{1，i1}， fh， 2)， g2'， 'valid'); 
  % filter (columns)  
  A4 = conv2(es(A4+A3， fh， 1)， h2， 'valid');  
  A2 = conv2(es(A2+A1， fh， 1)， g2， 'valid');  
  % add images 
  A4 = A4 + A2;
end;
% copy image
Y = A4;
 

二、图像识别算法python代码

图像识别算法Python代码的实现

图像识别是计算机视觉领域一个重要的研究方向，通过使用图像识别算法，计算机可以自动识别和理解图像中的对象、场景和特征。其中，Python语言作为一种简洁且易于使用的编程语言，成为了图像识别算法的首选实现工具。本文将为您介绍图像识别算法的Python代码实现。

首先，为了完成图像识别的任务，我们需要使用到一些常见的Python库。其中主要包括：

• OpenCV： 用于图像处理和计算机视觉任务的通用库。
• Numpy： 提供了强大的数值计算功能，用于图像数据的处理和操作。
• TensorFlow： 一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。

下面是一个基于OpenCV和TensorFlow的图像识别算法示例：

三、火灾图像识别代码python

火灾图像识别代码Python

当今社会，火灾是一种极为严重的灾害，常常给人们的生命和财产带来巨大危害。为了更好地预防火灾的发生，图像识别技术被广泛应用于火灾监测和预警系统中。本文将介绍如何使用Python编写火灾图像识别代码。

火灾图像识别技术简介

火灾图像识别技术是指利用计算机视觉技术对火灾图像进行识别和分析，从而实现对火灾的及时监测和预警。通常，火灾图像识别技术包括火灾检测、火灾区域分割和火灾分类等步骤。

Python在火灾图像识别中的应用

Python作为一种简洁、高效的编程语言，被广泛应用于图像识别领域。在火灾图像识别中，Python可以通过调用现有的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，来实现火灾图像的检测和分类。

下面以一个简单的火灾图像识别代码为例，展示如何使用Python编写火灾图像识别代码：

火灾图像识别代码实现步骤

• 导入必要的库：使用import关键字导入cv2和numpy库。
• 编写火灾检测函数：编写detect_fire函数，实现火灾图像的检测。
• 加载和处理图像：使用cv2.imread加载图像，并将其转换为灰度图像。
• 火灾检测算法：编写火灾检测的算法，实现对火灾的检测。
• 检测结果输出：根据检测结果输出相应信息。

总结

通过本文的介绍，我们了解了火灾图像识别技术的应用及Python在火灾图像识别中的实现方式。希望本文能对想要学习火灾图像识别的读者有所帮助。

四、python编写图像识别代码

Python编写图像识别代码

在当今数字化时代，图像识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大且灵活的编程语言，被广泛应用于图像识别领域。本篇文章将重点介绍如何使用Python编写图像识别代码，让您了解这一激动人心的领域。

图像识别的基本原理

图像识别技术是指计算机使用视觉技术来识别图像中的对象、人物或场景。其基本原理是利用算法和模型对图像中的特征进行提取和匹配，从而实现图像内容的识别和分类。

Python作为一种开源的、易学易用的编程语言，提供了丰富的图像处理和机器学习库，如OpenCV、TensorFlow和Keras等，使得图像识别代码的编写变得更加简单和高效。

使用Python进行图像识别

要使用Python编写图像识别代码，首先需要安装相关的库和工具。您可以通过pip工具来安装需要的库，例如：

• pip install numpy
• pip install opencv-python
• pip install tensorflow

接下来，我们可以编写Python代码来实现图像识别的功能。以下是一个简单的示例代码：

五、python 图像识别源代码

当谈到计算机视觉和人工智能领域的研究及应用时，Python 作为一种强大而灵活的编程语言，广泛应用于图像识别源代码的开发和实现。

Python 在图像识别中的应用

Python 作为一种简洁而高效的编程语言，被广泛应用于图像识别技术的开发中。通过 Python 编写的图像识别源代码可以利用其丰富的库和工具，快速实现从图像数据中提取特征、识别物体或场景等功能。

图像识别源代码的实现过程

要实现图像识别的功能，首先需要准备好图像数据集，然后通过 Python 编写的源代码进行数据预处理、模型训练和验证等步骤。最终得到一个能够对输入图像进行识别和分类的模型。

在这一过程中，Python 提供了丰富的机器学习和深度学习库，如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等，可以帮助开发者快速搭建和训练图像识别模型。

Python 编程环境的搭建

要在本地环境中运行图像识别源代码，首先需要搭建 Python 开发环境。可以通过 Anaconda 或 pip 工具安装所需的 Python 版本和相关库。

在安装完必要的库和工具后，即可开始编写图像识别的源代码。可以使用 Jupyter Notebook 或 PyCharm 等集成开发环境来编写和调试代码，提高开发效率。

图像识别源代码的优化与性能提升

为了提高图像识别模型的准确性和性能，开发者可以对源代码进行优化和调整。通过调整模型架构、参数设置和数据增强等方式，可以提升图像识别模型的表现。

此外，还可以利用 GPU 加速计算、分布式训练等技术来提升图像识别源代码的运行速度和效率。

结语

总体来说，Python 在图像识别源代码的开发和实现中扮演着重要的角色。其简洁的语法和丰富的库使得开发者能够快速搭建和训练图像识别模型，实现对图像数据的高效处理和分析。

希望通过本文的介绍，读者能对 Python 在图像识别领域的应用有更深入的了解，从而在自己的项目中更好地利用 Python 编写图像识别源代码。

六、python 图像识别 源代码

Python与图像识别的进阶探索

图像识别技术是当今人工智能领域的热门话题之一，而Python作为一种高效且易用的编程语言，被广泛应用于图像识别领域。本文将深入探讨Python在图像识别方面的应用，并分享一些相关的源代码示例。

什么是图像识别

图像识别是指计算机利用人工智能技术对图像进行分析和识别的过程。通过对图像进行特征提取和模式识别，计算机可以识别图像中的物体、人脸等内容。图像识别在很多领域都有广泛的应用，比如安防监控、医学影像分析、自动驾驶等。

Python在图像识别中的优势

Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，为图像识别技术的开发提供了极大的便利。Python拥有丰富的第三方库，比如OpenCV、PIL等，这些库提供了丰富的图像处理和计算功能，大大简化了图像识别算法的实现过程。同时，Python还具有良好的跨平台性，可以在不同操作系统上运行，为图像识别技术的应用提供了灵活性。

示例代码

使用OpenCV进行图像识别

使用PIL进行图像处理

from PIL import Image

# 打开图像文件
image = Image.open('image.jpg')

# 调整图像尺寸
resized_image = image.resize((200, 200))

# 保存处理后的图像
resized_image.save('resized_image.jpg')

结语

通过本文的介绍，我们了解了Python在图像识别领域的应用优势，并通过实例代码展示了如何使用Python编写图像识别程序。希望本文能对初学者以及对图像识别感兴趣的读者有所启发，也欢迎大家留言讨论交流。

七、CHARI图像识别Python代码

CHARI 图像识别 Python 代码 是一种在计算机视觉中广泛应用的技术，它可以让计算机识别和理解图像内容。通过使用 Python 编程语言，开发人员可以轻松地实现图像识别功能，从而为各种行业带来巨大的便利和创新。本文将深入探讨 CHARI 图像识别在 Python 代码中的应用以及相关的技术和工具。

CHARI 图像识别技术概述

CHARI（Convolutional Hierarchical Attentive Recurrent Image）是一种先进的图像识别模型，它结合了卷积神经网络（CNN）、层次注意力机制和循环神经网络（RNN）的特点，可以高效地实现图像内容的识别和理解。通过在 Python 代码中实现 CHARI 图像识别模型，开发人员可以利用其强大的功能和性能来解决各种实际问题。

Python 编程语言在图像识别中的优势

Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言，它在机器学习和人工智能领域得到了广泛应用。在图像识别任务中，Python 提供了丰富的库和工具，如 TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV，使开发人员能够快速构建高效的图像识别系统。通过使用 Python 编程语言，开发人员可以更轻松地实现 CHARI 图像识别模型，提升系统的性能和精度。

如何实现 CHARI 图像识别 Python 代码

要实现 CHARI 图像识别功能，首先需要安装 Python 环境以及相关的图像处理库和深度学习框架。然后，开发人员可以按照以下步骤编写 CHARI 图像识别的 Python 代码：

• 导入必要的库和模块，如 TensorFlow、Keras 和 NumPy；
• 加载训练好的 CHARI 模型或自行训练模型；
• 准备输入图像数据并进行预处理；
• 调用 CHARI 模型识别图像内容并输出结果；
• 对识别结果进行后续处理和展示。

CHARI 图像识别应用案例

CHARI 图像识别技术在各个领域都有着广泛的应用，如智能安防、医疗影像识别、自动驾驶等。通过将 CHARI 图像识别集成到 Python 代码中，开发人员可以实现各种有趣和实用的功能，如人脸识别、物体检测、图像分类等。这些应用案例展示了 CHARI 图像识别在 Python 代码中的强大潜力和广阔前景。

结语

总的来说，CHARI 图像识别 Python 代码 是一项引人注目的技术，它将图像识别和 Python 编程语言相结合，为开发人员提供了丰富的创新和机遇。通过深入学习 CHARI 图像识别技术，并在 Python 代码中灵活应用，开发人员可以实现更多有趣和实用的图像识别功能，推动人工智能领域的发展和进步。

八、python图像识别车牌代码

车牌识别一直是人工智能领域中备受关注的技术之一。借助Python编程语言，我们可以轻松实现车牌的图像识别功能。本文将介绍基于Python的车牌图像识别代码，帮助读者快速了解该技术的实现方法。

Python 图像识别车牌代码示例

下面是一个简单的Python示例代码，用于实现车牌图像识别功能：

通过以上代码示例，我们可以看到使用Python编写车牌图像识别代码是相对简单直观的。首先，我们利用OpenCV库读取车牌图片，然后将其转换为灰度图像。接着，通过pytesseract库实现对图像中文字的识别，最终输出识别到的车牌号码。

优化和扩展

为了提高车牌图像识别的准确性和效率，我们可以考虑以下优化和扩展方案：

• 图像预处理：在进行车牌识别之前，可以对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等，以提高识别准确率。
• 模型训练：可以使用深度学习技术，训练自定义模型来识别特定格式的车牌，这将进一步提升识别效果。
• 多样化数据集：确保训练数据集包含各种不同角度、光照条件下的车牌图片，以增强模型的泛化能力。
• 实时识别：结合摄像头等设备，实现实时车牌图像识别，可应用于智能停车等场景。

通过以上优化和扩展，我们可以使车牌图像识别技术更加智能和实用，满足不同场景下的需求。

结语

Python图像识别车牌代码的实现为我们提供了一种便捷、高效的方式来识别车辆的车牌号码。借助Python强大的库和工具，我们能够快速构建出自己的车牌识别系统，并根据实际需求进行优化和扩展。希望本文的内容能帮助大家更好地理解和应用车牌图像识别技术，为智能交通等领域的发展贡献一份力量。

九、图像识别python源代码

十、cnn图像识别代码python