常见图像融合算法（alpha和金字塔融合）一、alpha融合alpha融合是一种简单而有效的图像融合方法，它基于像素级别进行融合，通过给定的权重（mask）来决定每个像素点的融合程度。基本原理：假设有两张输入图像Image1和Image2，以及对应的融合权重mask（权重范围为[0,255]）。每个像素点的融合结果通过以下公式计算：out_pixel = (pixel1 * mask + pixel2 * (255 - mask)) / 255。融合结果：直接使用上述公式进行融合，可能会导致融合结果图像表现不自然，因为权重mask的过渡可能不够平滑。为了改善这种情况，可以对权重mask进行滤波处理，如guidedFilter等，使融合权重平滑过渡。示例：原始图像和mask权重图（处理前）：融合结果图像（处理前）：滤波处理后的mask权重图：融合结果图像（处理后）：注意事项：权重mask的平滑过渡可以改善融合结果的自然度，但也可能引入更多的背景信息，引起一些其他负面影响。代码实现：可以在GitHub上找到alpha融合算法的简单复现代码。二、金字塔融合金字塔融合是一种多尺度图像融合方法，它通过将图像分解为不同尺度的金字塔表示，然后在每个尺度上进行融合，最后重建得到融合结果图像。基本原理：将两张输入图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到不同尺度的图像表示。将融合权重mask进行高斯金字塔分解，得到与拉普拉斯金字塔相对应的权重表示。对每一层拉普拉斯金字塔图像进行alpha图像融合，使用对应尺度的高斯金字塔权重。对融合后的各层图像进行拉普拉斯金字塔重建，得到最终的融合结果图像。融合过程：拉普拉斯金字塔分解：将输入图像分解为不同尺度的图像表示，每个尺度包含图像的不同频率信息。高斯金字塔分解：将融合权重mask分解为与拉普拉斯金字塔相对应的尺度表示。每一层alpha融合：对每一层拉普拉斯金字塔图像进行alpha图像融合，使用对应尺度的高斯金字塔权重。重建融合结果图像：将融合后的各层图像进行拉普拉斯金字塔重建，得到最终的融合结果图像。融合特点：金字塔融合通过拆分不同尺度的alpha融合，实现了低频亮度信息的平滑过渡和高频纹理信息的保留。在低频亮度信息上，将alpha权重尽可能平滑，以保证整体亮度的自然过渡。在高频纹理信息上，保持alpha权重的原始样子，以保证前景纹理信息的完整性。代码实现：可以在GitHub上找到金字塔融合算法的简单复现代码。综上所述，alpha融合和金字塔融合是两种常见的图像融合算法。alpha融合简单直接，但可能因权重过渡不自然而导致融合结果不自然；金字塔融合则通过多尺度分解和融合，实现了低频亮度信息的平滑过渡和高频纹理信息的保留，从而得到更自然的融合结果。