圖像融合
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
圖像融合的視頻教程
1-86基于Matlab的小波變換圖像融合
圖像融合：使用 Fusion 函數進行配準后加權融合。使用 WaveletImageFusion 函數進行小波融合，計算融合圖像的平均熵和平均梯度。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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圖像融合的實例教程
基于matlab的拉普拉斯金字塔圖像融合算法，可以使部分圖像模糊的圖片清楚，也可以使圖像增強。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的NSCT-PCNN融合和創新算法（NSCT-ML-PCNN ）圖像融合。NSSCTest.m文件：用于查看利用NSSC算法分解出的圖像并保存。其中的nlevel可調test.m文件：用于產生融合結果，其中一個參數需要設置：Low_Coeffs_Rule：NSCT-PCNN進行圖像融合時：Low_Coeffs_Rule選擇PCNN；High_Coeffs_Rule選擇PCNN創新算法的圖像融合時：Low_Coeffs_Rule選擇ML-PCNN；High_Coeffs_Rule。可直接運行。
展開 204基于matlab的圖像融合 ￥12.9
基于matlab的圖像融合，包括三種方式，加權、PCA、IHS變換。比較三者融合后的圖像差異。程序已調通，可直接運行。
特征融合：
最直觀的就是將點云投影到圖像上，然后利用圖像處理方法進行特征提取，但輸出也是圖像級，對于3D空間的定位不是很準確。如DepthRCNN就是一種基于RCNN的二維對象檢測、實例和語義分割架構。《Cross modal distillation for supervision transfer》則是在圖像數據和深度圖像之間做遷移，當然還有其他，這一塊后續會專門介紹。
多級融合，
這個其實是結果級融合與特征級融合的結合，主要工作可以歸結為點融合（Pointfusion），
點融合首先利用現有的2D檢測模型生成2D bbox，然后用于通過向圖像平面的投影點來定位通過方框的點，最后采用一個ResNet和一個PointNet結合的網絡將點云與圖像特征結合來估計3D目標。類似的方案還很多，如SIFRNet、Pointsift。
5B）基于3D的模型
略（個人對這一塊很感興趣，會專門對提到的文章進行閱讀，見諒）。
Stationary Road Object Detection
靜止物體檢測，其實對在線校準起到很大的作用。固定的道路物體包括路面、道路標記、交通標識牌等。
道路/車道檢測，有很多方法，
這里專門介紹一下基于深度學習的融合策略。
可以分為基于BEV的方法或者基于前視圖的方法。《Deep multi-sensor lane detection》利用CNN從點云中預測密集的BEV高度估計，然后與BEV圖像融合，以進行精確的車道檢測，但這種方法無法區分不同的車道類型。
展開 更復雜一些的方法會先將點云轉換成 BEV 坐標下的圖像，采用基于 CNN 的物體檢測網絡生成 Proposal，與直接由點云生成 Proposal 相比，基于 BEV 圖像的方法增加了計算量，但一般來說生成的 Proposal 質量會高很多，畢竟 CNN 可以從點云中抽取更為豐富的物體和場景信息。
也有人提出通過雷達 BEV 數據和相機圖像數據同時生成 Proposall。來自兩種數據的 Proposal 通過幾何映射可以進行對應，然后再將各自的特征進行融合，用全連接網絡進行分類。這里的幾何映射指的是BEV和圖像坐標之間的映射，可以由雷達和相機的標定數據計算得到。
基于 Proposal 的數據層融合
特征層融合
與數據層融合相比，特征層的融合更加底層一些，也更有利于神經網絡也學習不同傳感器之間的互補性，但是算法設計的復雜程度也相對較高。一般的做法是將點云數據映射到圖像坐標系下，形成一個類似于相機圖像的「點云圖像」。
比如在下圖中的例子中，第一行是相機圖像，第二、三行是對應 Range 和 Doppler 數據的點云圖像，分別反映了場景內物體的距離和運動信息。點云圖像和相機圖像處于相同的坐標系下，因此，可以很容易的通過神經網絡進行融合。
相機圖像和點云圖像示例
也可以將包含 Range 和 Doppler 的點云圖像作為額外的輸入數據，用 ResNet 進行特征提取后與相機 RGB 圖像進行融合。
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圖像融合的最新內容
摘要：電阻抗成像（EIT）以低成本、實時性和無創性在醫學與工業領域具有廣泛前景，但其逆問題高度非線性、病態，導致成像質量與泛化性受限。本文面向兩條互補技術路線：一是條件擴散重建（CDEIT），直接以邊界電壓為條件，在端到端擴散反演中迭代生成電導率圖像；二是無監督敏感度先驗融合（SPfusion），在物理模型驅動解算中引入由擴散模型生成的非均勻敏感度先驗，以增強結構細節與穩健性。我們給出統一問題表述
數據可視化： 完美適配 Rviz，可實時顯示激光雷達點云、相機圖像及融合效果，方便工程師現場調試。
數據存儲： 支持Rosbag錄制及通過上位機將RAW數據轉換為AVI/MP4等通用格式。
四、 綜合建議與選型指南
在最終的方案選擇上，我們需要回歸到工程場景本身：
（1）關于同步精度：隧道內無GPS信號是最大的限制。
這種標定對于將激光雷達的空間點云數據與相機的圖像數據融合至關重要。如下圖所示，使用手動調整旋轉和位移的工具，通過實時可見的結果進行調整，直至場景中物體在兩種傳感器的數據中對齊。
圖片來源于網絡
②LiDAR與LiDAR標定（環視標定）
通過多個激光雷達之間的相對位置和方向的標定。
基于matlab的NSCT-PCNN融合和創新算法（NSCT-ML-PCNN ）圖像融合。NSSCTest.m文件：用于查看利用NSSC算法分解出的圖像并保存。
基于matlab的拉普拉斯金字塔圖像融合算法，可以使部分圖像模糊的圖片清楚，也可以使圖像增強。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的圖像融合，包括三種方式，加權、PCA、IHS變換。比較三者融合后的圖像差異。程序已調通，可直接運行。
圖9 延時求和波束形成算法實現模塊結構
（3）可視化實現
下面詳細闡述在單獨的FPGA平臺上實現聲源定位結果可視化處理的完整過程，主要內容包括：設計聲學圖像處理模塊，將定位結果轉化為聲學云圖；編寫可見光圖像采集與緩存模塊，獲取測試目標的可見光圖像；設計圖像融合模塊，將聲學圖像與可見光圖像進行疊加融合；編寫顯示驅動模塊，驅動顯示屏展示出聲光融合圖像。
- 需要測試多eyebox的HUD性能，并通過動態方法評估HUD
? Ghost evaluation - 評價HUD的鬼影效果，鬼影是HUD的重要評價指標
Ansys解決方案
? Huma vision - Ansys Speos具有人類視覺功能，可以模擬人們所看到的(Speos)
? Real physical property - 基于物理的車輛光學仿真，獲取車輛HUD顯示圖像并評估場景融合
4）圖像與聲音融合。聲陣列中對無人機的探測在五百米范圍內有良好效果。作為在一種輔助探測手段，聲探測的融入是能夠大大提高近距探測的響應速度和精度。
圖5融合探測模型
多傳感器信息融合是多層次的（圖5），可以分為數據級融合、特征級融合和策略級融合。數據級融合主要解決是直接從多個傳感器獲得的數據之間在空間上的配準和時間上的同步問題、網絡通信協議等。
、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知
3 路徑規劃方面
旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規劃、無人機協同、無人機編隊、機器人路徑規劃、柵格地圖路徑規劃、多式聯運運輸問題、車輛協同無人機路徑規劃、天線線性陣列分布優化、車間布局優化
4 無人機應用方面
無人機路徑規劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協同、無人機任務分配
、無人機安全通信軌跡在線優化
