1.概念

圖像融合是將兩個(gè)或多個(gè)圖像結(jié)合在一起，創(chuàng)建一個(gè)新的圖像的過程。這個(gè)過程的目標(biāo)通常是通過合并圖像的信息來獲得比單個(gè)圖像更全面、更有信息量的結(jié)果。圖像融合可以在許多領(lǐng)域中應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺、遙感、醫(yī)學(xué)圖像處理等。

融合的方法有很多：

1. 加法融合（Additive Fusion）： 將每個(gè)圖像的對應(yīng)像素相加。這種方法通常用于合并具有相似亮度的圖像，例如紅外圖像和可見光圖像。

2. 權(quán)重融合（Weighted Fusion）： 對每個(gè)圖像分配一個(gè)權(quán)重，然后通過加權(quán)和的方式將它們結(jié)合在一起。權(quán)重可以根據(jù)圖像的特性動態(tài)調(diào)整，以獲得最佳效果。

3. 最大值融合（Max Fusion）： 對于每個(gè)像素，選擇輸入圖像中具有最大值的像素。這種方法通常用于圖像分割和目標(biāo)檢測。

4. 最小值融合（Min Fusion）： 對于每個(gè)像素，選擇輸入圖像中具有最小值的像素。這種方法通常用于處理深度信息。

5. 平均融合（Average Fusion）： 將每個(gè)圖像的對應(yīng)像素取平均值。這種方法可用于平滑噪聲或減小圖像中的不確定性。

6. 梯度域融合（Gradient Domain Fusion）： 考慮圖像的梯度信息，以確保融合的圖像在邊緣處更加平滑。這在圖像合成時(shí)常用，例如在圖像編輯中。

7. 無縫克隆（Seamless Cloning）： 將源圖像的一部分融合到目標(biāo)圖像中，使得融合邊緣平滑且無縫。這通常涉及到掩碼的使用，以確定源圖像的哪些區(qū)域應(yīng)該被融合。

本次實(shí)驗(yàn)主要進(jìn)行無縫克隆融合

2.有關(guān)的函數(shù)方法

cv2.seamlessClone(src, dst, mask, center, flags)

• src：源圖像，即希望融合到目標(biāo)圖像上的圖像。
• dst：目標(biāo)圖像，即希望將源圖像融合到的圖像。
• mask：掩碼圖像，指定了源圖像中哪些區(qū)域應(yīng)該被融合。掩碼圖像必須是單通道的、與源圖像尺寸相同的灰度圖像。通常，白色區(qū)域表示要融合的部分，黑色區(qū)域表示不融合的部分。
• center：一個(gè)二元組 (x, y)，表示源圖像在目標(biāo)圖像中的放置位置。
• flags：一個(gè)標(biāo)志參數(shù)，控制克隆的方式。

flags主要分為三種克隆方式：

1.cv2.NORMAL_CLONE：

這種克隆方式表示進(jìn)行常規(guī)的圖像克隆，即將源圖像的一部分融合到目標(biāo)圖像上，使得融合邊緣平滑且無縫。在這種克隆方式下，函數(shù)會盡可能地保持源圖像和目標(biāo)圖像之間的一致性，以使得融合后的圖像看起來更加自然。該方法對于一般的圖像融合任務(wù)通常是合適的選擇。

2.cv2.MIXED_CLONE

混合克隆在處理具有半透明區(qū)域的圖像時(shí)效果更好，因?yàn)樗紤]了源圖像的透明度信息。在混合克隆中，源圖像的每個(gè)像素都以一種混合的方式與目標(biāo)圖像對應(yīng)位置的像素相結(jié)合。這個(gè)混合考慮了源圖像中像素的顏色、透明度以及目標(biāo)圖像中對應(yīng)位置的像素顏色。這種方法使得融合的邊緣更加平滑，可以更好地處理半透明和半不透明的圖像區(qū)域。

3.cv2.MONOCHROME_TRANSFER

用于指定單色傳輸?shù)姆绞?。單色傳輸主要用于處理單通道圖像的克隆，例如灰度圖像。在單色傳輸中，源圖像的單通道信息（例如亮度）被傳輸?shù)侥繕?biāo)圖像的相應(yīng)位置。這種方式通常用于確保源圖像的強(qiáng)度信息在融合后得到保留。當(dāng)使用到灰色圖像（三通道）的時(shí)候，可以優(yōu)先考慮此克隆方式

?注意：此方法只接受三通道的圖片

示例代碼：?

import cv2
import numpy as npim = cv2.imdecode(np.fromfile(r'C:\Users\xiaoou\Desktop\picture/logo.jpg',dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
obj = cv2.imdecode(np.fromfile(r'C:\Users\xiaoou\Desktop\picture/baicaoshi.png',dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
im = cv2.resize(im,(516,516))
obj = cv2.resize(obj,(256,64))
mask = 255 * np.ones(obj.shape,obj.dtype)#掩碼，表示所有位置都可以被融合
width, height, channel = im.shape
center = (int(height/2), int(width/2))
#正?？寺》绞?normal_clone = cv2.seamlessClone(obj,im,mask,center,cv2.NORMAL_CLONE)
cv2.imshow('normal_clone',normal_clone)
cv2.waitKey(0)#混合克隆方式
mix_clone = cv2.seamlessClone(obj,im,mask,center,cv2.MIXED_CLONE)
cv2.imshow('mix_clone',mix_clone)
cv2.waitKey(0)im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
obj = cv2.cvtColor(obj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im = cv2.merge((im, im, im))
obj = cv2.merge((obj, obj, obj))#將多個(gè)單通道的圖像合并成一個(gè)多通道的圖像#單色混合方式
MONO_clone = cv2.seamlessClone(obj,im,mask,center,cv2.MONOCHROME_TRANSFER)
cv2.imshow('MONO_clone',MONO_clone)
cv2.waitKey(0)

效果演示：

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?

個(gè)人認(rèn)為第二種方法較好，考慮的方面較多，今天這個(gè)實(shí)驗(yàn)可能相對來說限制較大，因?yàn)樾枰斎肴诤蠄D像的中心位置，對于很多情況都是很難知道真正融合的位置的中心位置。?

本次實(shí)驗(yàn)展示了圖像融合（圖像克隆）功能，官方文檔請看OpenCV: OpenCV Tutorials

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