一种用于影像融合的图像处理方法与流程

本发明涉及图像处理，具体为一种用于影像融合的图像处理方法。

背景技术：

1、图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

2、但是现有技术的用于影像融合的图像处理方法在实际的操作过程中存在如下问题：

3、1、光谱失真和空间失真：由于空间域技术的限制，融合后的图像可能会产生光谱失真和空间失真，影响图像的准确性和可读性；

4、2、特征表达能力差：传统的方法通常对不同的源图像采用相同的变换来提取特征，没有考虑源图像的特征差异，导致提取的特征表达能力较差；

5、3、融合性能有限：传统的特征融合策略过于粗糙，无法充分融合图像中的信息，导致融合性能有限；

6、4、计算量大：传统的特征提取算法虽然能提高算法的收敛稳定性，但收敛慢且运算量大，不利于实际应用；

7、针对上述问题，提供了一种用于影像融合的图像处理方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用于影像融合的图像处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于影像融合的图像处理方法，包括如下步骤：

2、步骤一，数据获取与预处理，获取原始图像数据，并进行预处理，确保图像具有一致的格式和质量；

3、步骤二，特征提取与选择，从源图像中提取关键特征，并根据融合目标选择合适的特征进行融合；

4、步骤三，自适应特征变换，针对不同源图像的特征差异，采用自适应的特征变换方法，以提高特征表达能力；

5、步骤四，智能融合运算，利用先进的融合算法，对被融合图像的融合结果进行综合处理，以获得高质量的融合图像；

6、步骤五，逆变换与输出，对融合结果进行逆变换，得到最终的融合图像并输出。

7、优选的，所述数据获取与预处理的步骤包括：

8、步骤一，数据获取；

9、步骤二，数据预处理；

10、步骤三，数据集成；

11、步骤四，数据变换；

12、步骤五，数据规约。

13、优选的，所述数据获取的步骤包括：

14、步骤一，确定数据源，确定从哪些渠道获取数据；

15、步骤二，收集数据，利用适当的工具或技术从选定的所述数据源中收集数据；

16、步骤三，存储数据，将所述步骤二中收集到的数据存储在一个或多个适当的位置便于后续处理与分析。

17、优选的，所述数据源包括数据库、文件、网页、api接口、传感器等多种来源。

18、优选的，所述数据预处理的步骤包括：

19、步骤一，数据清洗，去除噪声和无关数据、处理缺失值、平滑噪声值以及识别和处理异常值；

20、步骤二，数据数据集成，将所述数据清洗之后的数据合并到一个一致的数据存储中；

21、步骤三，数据变换，将数据转换成更适合分析的形式；

22、步骤四，数据规约，减少数据量以提高处理速度或降低存储成本。

23、优选的，所述自适应特征变换的步骤包括：

24、步骤一，输入图像分析，读取输入图像数据，分析图像的特性，如灰度分布、对比度、边缘强度、纹理复杂性等，根据分析结果，初步确定适合的变换类型和参数范围；

25、步骤二，特征提取，根据输入图像的类型(如灰度图像、彩色图像、多光谱图像等)，选择或设计适当的特征提取方法，提取图像中的关键特征，如边缘、角点、纹理、颜色直方图等，评估提取特征的有效性和可靠性，决定是否需要进行进一步的处理或调整；

26、步骤三，自适应变换参数选择，根据图像特征和分析结果，动态调整变换参数，常用的自适应变换方法包括多尺度变换(如小波变换、拉普拉斯金字塔等)、自适应滤波器(如双边滤波器、导向滤波器等)和基于学习的变换(如深度学习模型)，参数选择的目标是优化变换效果，如增强图像的特定区域、保持细节信息或提高计算效率；

27、步骤四，应用变换，将选定的自适应变换应用于输入图像，变换过程涉及图像分解、滤波、重构等步骤，监控变换过程，确保变换效果符合预期，并在必要时进行调整；

28、步骤五，特征评估与优化，评估变换后图像的特征质量，如对比度、清晰度、信息熵等，特征质量不满足要求，则返回自适应变换参数选择步骤，重新调整参数并重新应用变换，通过迭代优化过程，逐步逼近最优的变换参数和特征表示；

29、步骤六，输出变换结果，将经过自适应变换处理的图像或特征数据输出到后续处理步骤或存储介质中，输出结果包括变换后的图像、特征向量、变换参数等。

30、优选的，所述智能融合运算的流程包括：

31、步骤一，数据预处理；

32、步骤二，融合策略选择；

33、步骤三，模型构建与训练；

34、步骤四，智能融合运算；

35、步骤五，结果评估与优化；

36、步骤六，输出与后处理。

37、优选的，所述数据预处理的流程包括：

38、步骤一，数据清洗，去除噪声、异常值和不相关数据，确保输入数据的质量和准确性。

39、步骤二，数据标准化或归一化，将数据转换为统一的尺度或范围进行后续处理。

40、步骤三，特征提取，从原始数据中提取关键特征，这些特征用于后续的融合运算。

41、优选的，所述融合策略包括深度学习模型、模糊逻辑模型、贝叶斯网络等。

42、优选的，所述逆变换与输出的流程包括：

43、步骤一，逆变换准备，确认已经完成所需的变换操作(如特征提取、融合运算等)，并得到了变换后的数据或结果，识别所使用的变换类型，并确定相应的逆变换方法；

44、步骤二，逆变换操作，应用与原始变换相对应的逆变换方法，逆变换的目标是将变换后的数据或结果转换回原始域或更接近原始状态的形式，逆变换的具体操作取决于所使用的变换类型，例如，如果原始变换是傅里叶变换，则逆变换将是逆傅里叶变换；如果原始变换是某种非线性变换，逆变换将涉及相应的非线性逆映射；

45、步骤三，结果验证，对逆变换后的结果进行验证，确保逆变换操作的正确性和准确性，通过与原始数据进行比较、计算误差指标或使用其他验证方法评估逆变换的效果；

46、步骤四，结果后处理，根据需要，对逆变换后的结果进行进一步的处理或调整，使其符合特定的输出要求或格式，后处理可能包括数据格式转换、数据压缩、平滑处理、阈值处理等操作；

47、步骤五，输出结果，将逆变换并经过后处理的结果输出到目标位置或设备，输出格式包括图像、文本文件、数据库记录、网络传输等。

48、与现有技术相比，本发明的有益效果：

49、本案中的影像融合图像处理方法能够充分考虑源图像的特征差异，采用自适应的特征变换方法和智能融合算法，以提高特征表达能力和融合性能，通过预处理和逆变换等步骤，能够减少光谱失真和空间失真，提高融合图像的准确性和可读性，解决了现有技术的图像处理放大在实际的应用过程中存在光谱失真和空间失真、特征表达能力差、融合性能有限以及计算量大的问题。