跟着卷卷龙一起学 Camera-- 金字塔融合法 01

使用传统的融合算法，在图像融合过程中，最常见的两个问题分别是突变和重影，其中，突变对应大尺度特征的融合，当融合跨度不足以平滑背景色的差异时就会出现突变现象;重影对应小尺度特征的融合，当融合跨度远大于错位边界的纹理时，就会出现重影现象。为解决上述问题，对不同尺度的特征，应该采用不同的平滑过渡宽度，可以通过建立图像的拉普拉斯与高斯金字塔实现。

Laplace 金字塔的每一层实际上是对图像进行带通滤波并降采样的结果，表示原图像在不同尺度上的信息 。 底层图像的频率高、采样间隔小，表示图像的小尺度特征:高层图像的频率低，采样间隔大，表示图像的大尺度特征。金字塔融合的算法思想主要包括以下几点 。

( 1 )采用带通滤波对图像进行分频处理 。

( 2) 对不同频率的图像分别进行加权平均融合，融合函数为高斯分布函数。

(3)合成各频率的图像融合结果得到最终的融合图像。金字塔融合的过程即对不同尺度下的特征采用不同的融合跨度，以尽可能避免突变和重影的出现 。

图像拉普拉斯与高斯金字塔的建立

通过对原始图像的低通滤波与降采样操作可以建立其高斯金字塔，而拉普拉斯金字塔的每一层则由该层高斯金字塔图像与滤波后图像做差得到，各层滤波前的图像组成原图的高斯金字塔，各层差值图像与最低频图像组成原图的拉普拉斯金字塔。