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OpenCV实现基于交叉双边滤波的红外可见光融合算法

1 算法原理

CBF是*Cross Bilateral Filter(交叉双边滤波)*的缩写,论文《IMAGE FUSION BASED ON PIXEL SIGNIFICANCE USING CROSS BILATERAL FILTER》。
论文中,作者使用交叉双边滤波算法对原始图像 A A A B B B 进行处理得到细节(detail)层,通过细节层得到权重系数,最后经过权重系数对原始图像 A A A B B B进行融合,得到最终的输出图像 F F F
在这里插入图片描述

2 算法实现

2.1 交叉双边滤波算法

双边波算法是局部的,非线性、非迭代的方法,使用高斯滤波器和颜色滤波器来对图像进行处理, 兼具平滑和保持边界的功能。这在我之前的专栏中有提到过,我在这就不在细说双边滤波,接下来说一下文中提到的交叉双边滤波。
交叉双边滤波算法考虑了 A A A图像的灰度层的相似性和几何层的闭合性来对 B B B 图像进行过滤,或者使用 B B B图像来对 A A A 图像进行过滤,输入为 A A A, B B B 两幅输入图像,假设使用 A A A 图像对 B B B图像进行过滤,论文中 σ s = 1.8 , σ r = 25 \sigma_s=1.8,\sigma_r=25 σs=1.8,σr=25 ,CBFlv滤波窗口大小为 11 ∗ 11 11*11 1111 那么:

B C B F ( p ) = 1 W ∑ q ∈ S ( e − ∣ p − q ∣ 2 2 σ s 2 ∗ e − ∣ A ( p ) − A ( q ) ∣ 2 2 σ r 2 ∗ B ( q ) ) B_{CBF}(p)=\frac{1}{W}\sum_{q\in S}(e^{-\frac{|p-q|^2}{2\sigma_s^2}}*e^{-\frac{|A(p)-A(q)|^2}{2\sigma_r^2}}*B(q)) BCBF(p)=W1qS(e2σs2pq2e2σr2A(p)A(q)2B(q))
W = ∑ q ∈ S e − ∣ p − q ∣ 2 2 σ s 2 ∗ e − ∣ A ( p ) − A ( q ) ∣ 2 2 σ r 2 W=\sum_{q\in S}e^{-\frac{|p-q|^2}{2\sigma_s^2}}*e^{-\frac{|A(p)-A(q)|^2}{2\sigma_r^2}} W=qSe2σs2pq2e2σr2A(p)A(q)2

同理,对于 A C B F ( p ) A_{CBF}(p) ACBF(p) 使用的是 B B B图像来对 A A A 图像进行过滤,由 $B_{CBF}、 A_{CBF} $以及原始图像 A A A B B B ,在原始图像的基础上减去交叉双边滤波得到的图像就是细节层图像,
A D = A − A C B F , B D = B − B C B F A_D=A-A_{CBF},B_D=B-B_{CBF} AD=AACBF,BD=BBCBF
文中作者给出交叉双边滤波有用的解释是:在多聚焦图像中, A A A 图像未聚焦的区域在图像 B B B 中是聚焦的区域,对图像 B B B 进行交叉双边滤波会使得对图像 B B B 的聚焦区域平滑的比图像 B B B 的非聚焦区域更强,原因是:图像 A A A 中的非聚焦区域由相近的颜色会使得过滤器更像是高斯过滤器。

最上面两幅为原始图像,中间两幅为CBF滤波后的图像,最下面两幅就是由原始图像-CBF图像得到的图像

2.2基于像素的融合策略

接下来的一步是使用细节图像计算融合权重。
选定窗口大小为 w ∗ w w∗w ww(论文中使用 5 ∗ 5 5*5 55),来方便计算权重,这个窗口划过的区域看做矩阵 $C_h{i,j}C_h{i,j} $的无偏估计:

c o v a r i a n c e ( X ) = E [ ( X − E [ X ] ) ( X − E ( X ) ) T ] covariance(X)=E[(X-E[X])(X-E(X))^T] covariance(X)=E[(XE[X])(XE(X))T]

C h i , j = ∑ k = 1 w ( x k − x ˉ ) ( x k − x ˉ ) T w − 1 C_h^{i,j}=\frac{\sum_{k=1}^w(x_k-\bar{x})(x_k-\bar{x})^T}{w-1} Chi,j=w1k=1w(xkxˉ)(xkxˉ)T

得到 C h i , j C_h^{i,j} Chi,j 大小为 w ∗ w w*w ww,然后计算矩阵 C h i , j C_h^{i,j} Chi,j 的特征值,并且将这些特征值相加就得到了水平方向区域细节强度,并记为 H d e t a i l S t r e n g t h HdetailStrength HdetailStrength
H d e t a i l S t r e n g t h ( i , j ) = ∑ k = 1 w e i g e n k HdetailStrength(i,j)=\sum_{k=1}^weigen_k HdetailStrength(i,j)=k=1weigenk

同理将 X X X的每一列看做观察量,将 X X X的行看做是变量,计算协方差矩阵 C v i , j C_v^{i,j} Cvi,j,并计算垂直方向区域细节强度 V d e t a i l S t r e n g t h VdetailStrength VdetailStrength :

V d e t a i l S t r e n g t h ( i , j ) = ∑ k = 1 w e i g e n k VdetailStrength(i,j)=\sum_{k=1}^weigen_k VdetailStrength(i,j)=k=1weigenk$

最终的权重为,水平和垂直方向的累加和:
w t ( i , j ) = H d e t a i l S t r e n g t ( i , j ) + V d e t a i l S t r e n g t ( i , j ) wt(i,j)=HdetailStrengt(i,j)+VdetailStrengt(i,j) wt(i,j)=HdetailStrengt(i,j)+VdetailStrengt(i,j)

得到 A A A B B B 图像的权重系数后,就可以按照权重系数就行融合:

F ( i , j ) = A ( i , j ) w t a ( i , j ) + B ( i , j ) w t b ( i , j ) w t a ( i , j ) + w t b ( i , j ) F(i,j)=\frac{A(i,j)wt_a(i,j)+B(i,j)wt_b(i,j)}{wt_a(i,j)+wt_b(i,j)} F(i,j)=wta(i,j)+wtb(i,j)A(i,j)wta(i,j)+B(i,j)wtb(i,j)

3 opencv实现代码

import numpy as np
import cv2
import argparse
import mathcov_wsize = 5
sigmas = 1.8
sigmar = 25
ksize = 11def gaussian_kernel_2d_opencv(kernel_size = 11,sigma = 1.8):kx = cv2.getGaussianKernel(kernel_size,sigma)ky = cv2.getGaussianKernel(kernel_size,sigma)return np.multiply(kx,np.transpose(ky)) def bilateralFilterEx(img_r, img_v):#edge solvedwin_size = ksize//2img_r_copy = Noneimg_v_copy = Noneimg_r_copy = cv2.copyTo(img_r, None)img_v_copy = cv2.copyTo(img_v, None)img_r_cbf = np.ones_like(img_r, dtype=np.float32)img_v_cbf = np.ones_like(img_r, dtype=np.float32)img_r_copy = np.pad(img_r_copy, (win_size, win_size), 'reflect')img_v_copy = np.pad(img_v_copy, (win_size, win_size), 'reflect')gk = gaussian_kernel_2d_opencv()for i in range(win_size, win_size+img_r.shape[0]):for j in range(win_size, win_size+img_r.shape[1]):sumr1 = 0.sumr2 = 0.sumv1 = 0.sumv2 = 0.img_r_cdis = img_r_copy[i-win_size:i+win_size+1, j-win_size:j+win_size+1] *1.0- img_r_copy[i,j]*1.0img_v_cdis = img_v_copy[i-win_size:i+win_size+1, j-win_size:j+win_size+1] *1.0- img_v_copy[i,j]*1.0sumr1 = np.sum(np.exp(-img_v_cdis*img_v_cdis) *gk/ (2*sigmar*sigmar) )sumv1 = np.sum(np.exp(-img_r_cdis*img_r_cdis) *gk/ (2*sigmar*sigmar) )sumr2 = np.sum(np.exp(-img_v_cdis*img_v_cdis) *gk*img_r_copy[i-win_size:i+win_size+1, j-win_size:j+win_size+1] *1.0/ (2*sigmar*sigmar) )sumv2 = np.sum(np.exp(-img_r_cdis*img_r_cdis) *gk*img_v_copy[i-win_size:i+win_size+1, j-win_size:j+win_size+1] *1.0/ (2*sigmar*sigmar) )img_r_cbf[i-win_size,j-win_size] = sumr2 / sumr1img_v_cbf[i-win_size,j-win_size] = sumv2 / sumv1return (img_r*1. - img_r_cbf, img_v*1. - img_v_cbf)def CBF_WEIGHTS(img_r_d, img_v_d):win_size = cov_wsize // 2img_r_weights = np.ones_like(img_r_d, dtype=np.float32)img_v_weights= np.ones_like(img_v_d, dtype=np.float32)img_r_d_pad = np.pad(img_r_d, (win_size, win_size), 'reflect')img_v_d_pad = np.pad(img_v_d, (win_size, win_size), 'reflect')for i in range(win_size, win_size+img_r_d.shape[0]):for j in range(win_size, win_size+img_r_d.shape[1]):npt_r = img_r_d_pad[i-win_size:i+win_size+1, j-win_size:j+win_size+1]npt_v = img_v_d_pad[i-win_size:i+win_size+1, j-win_size:j+win_size+1]npt_r_V = npt_r - np.mean(npt_r, axis=0)npt_r_V = npt_r_V*npt_r_V.transpose()npt_r_H = npt_r.transpose() - np.mean(npt_r, axis=1)npt_r_H = npt_r_H*npt_r_H.transpose()npt_v_V = npt_v - np.mean(npt_v, axis=0)npt_v_V = npt_v_V*npt_v_V.transpose()npt_v_H = npt_v.transpose() - np.mean(npt_v, axis=1)npt_v_H = npt_v_H*npt_v_H.transpose()img_r_weights[i-win_size,j-win_size] = np.trace(npt_r_H) + np.trace(npt_r_V) img_v_weights[i-win_size,j-win_size] = np.trace(npt_v_H) + np.trace(npt_v_V) return img_r_weights, img_v_weightsdef CBF_GRAY(img_r, img_v):img_r_d, img_v_d = bilateralFilterEx(img_r, img_v)img_r_weights, img_v_weights = CBF_WEIGHTS(img_r_d, img_v_d)img_fused =(img_r*1. * img_r_weights + img_v*1.*img_v_weights) /(img_r_weights+img_v_weights)img_fused = cv2.convertScaleAbs(img_fused)return img_fuseddef CBF_RGB(img_r, img_v):img_r_gray = cv2.cvtColor(img_r, cv2.COLOR_BGR2GRAY)img_v_gray = cv2.cvtColor(img_v, cv2.COLOR_BGR2GRAY)return CBF_GRAY(img_r_gray, img_v_gray)def CBF(_rpath, _vpath):img_r = cv2.imread(_rpath)img_v = cv2.imread(_vpath)if not isinstance(img_r, np.ndarray) :print('img_r is null')returnif not isinstance(img_v, np.ndarray) :print('img_v is null')returnif img_r.shape[0] != img_v.shape[0]  or img_r.shape[1] != img_v.shape[1]:print('size is not equal')returnfused_img = Noneif len(img_r.shape)  < 3 or img_r.shape[2] ==1:if len(img_v.shape)  < 3 or img_v.shape[-1] ==1:fused_img = CBF_GRAY(img_r, img_v)else:img_v_gray = cv2.cvtColor(img_v, cv2.COLOR_BGR2GRAY)fused_img = CBF_GRAY(img_r, img_v)else:if len(img_v.shape)  < 3 or img_v.shape[-1] ==1:img_r_gray = cv2.cvtColor(img_r, cv2.COLOR_BGR2GRAY)fused_img = CBF_GRAY(img_r_gray, img_v)else:fused_img = CBF_RGB(img_r, img_v)cv2.imshow('fused image', fused_img)cv2.imwrite("fused_image_2.jpg", fused_img)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__':parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('-r', type=str, default='ir2.png' ,help='input IR image path', required=False)parser.add_argument('-v', type=str, default= 'vr2.png',help='input Visible image path', required=False)args = parser.parse_args()CBF(args.r, args.v)

可见光图像
红外图像
融合结果

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1/14 C++

练习&#xff1a;将图形类的获取周长和获取面积函数设置成虚函数&#xff0c;完成多态 再定义一个全局函数&#xff0c;能够在该函数中实现&#xff1a;无论传递任何图形&#xff0c;都可以输出传递的图形的周长和面积 #include <iostream>using namespace std; class Sh…...

【Uniapp-Vue3】页面生命周期onLoad和onReady

一、onLoad函数 onLoad在页面载入时触发&#xff0c;多用于页面跳转时进行参数传递。 我们在跳转的时候传递参数name和age: 接受参数&#xff1a; import {onLoad} from "dcloudio/uni-app"; onLoad((e)>{...}) 二、onReady函数 页面生命周期函数中的onReady其…...

使用 configparser 读取 INI 配置文件

使用 configparser 读取 INI 配置文件 适合于读取 .ini 格式的配置文件。 配置文件示例 (config.ini): [DEFAULT] host localhost port 3306 [database] user admin password secret import configparser# 创建配置解析器 config configparser.ConfigParser()# 读取配…...

类模板的使用方法

目录 类模板的使用方法 1.类模板语法 2.类模板和函数模板区别 3.类模板中成员函数创建时机 4.类函数对象做函数参数 5.类模板和继承 6.类模板成员函数类外实现 7.类模板分文件编写 person.hpp 实现cpp文件&#xff1a; 8.类模板与友元 9.类模板案例 MyArray.hpp …...

docker mysql5.7如何设置不区分大小写

环境 docker部署&#xff0c;镜像是5.7&#xff0c;操作系统是centos 操作方式 mysql 配置文件是放在 /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf&#xff0c; vim /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf lower_case_table_names1 重启mysql容器 验证 SHOW VARIABLES LIKE low…...

Docker与虚拟机的区别及常用指令详解

在现代软件开发中&#xff0c;容器化和虚拟化技术已经成为不可或缺的工具。Docker和虚拟机&#xff08;VM&#xff09;是两种常见的技术&#xff0c; 它们都可以帮助开发者在不同的环境中运行应用程序。然而&#xff0c;它们的工作原理和使用场景有很大的不同。本文将详细探讨D…...

C#异步和多线程,Thread,Task和async/await关键字--12

目录 一.多线程和异步的区别 1.多线程 2.异步编程 多线程和异步的区别 二.Thread,Task和async/await关键字的区别 1.Thread 2.Task 3.async/await 三.Thread,Task和async/await关键字的详细对比 1.Thread和Task的详细对比 2.Task 与 async/await 的配合使用 3. asy…...

第一次作业三种方式安装mysql(Windows和linux下)作业

在Windows11上安装sever&#xff08;服务&#xff09;端和客户端 server端安装 打开官网MySQL 进入到主页 点击DOWMLOAD 进入下载界面 点击下方MySQL Community (GPL) Downloads 进入社区版mysql下载界面 点击 MySQL Community Server 进入server端下载 选择8.4.3LTS&…...

ubuntu官方软件包网站 字体设置

在https://ubuntu.pkgs.org/22.04/ubuntu-universe-amd64/xl2tpd_1.3.16-1_amd64.deb.html搜索找到需要的软件后&#xff0c;点击&#xff0c;下滑&#xff0c; 即可在Links和Download找到相关链接&#xff0c;下载即可&#xff0c; 但是找不到ros的安装包&#xff0c; 字体设…...