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[人工智能-深度学习-61]:生成对抗网络GAN – 图像融合的基本原理与案例

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目录

 

1.1 什幺是常规的图像合成

 

1.2 图像融合的系统框架

 

第2章 图像融合涉及到的基本概念

 

第3章 图像融合的常见方法

 

3.1 直接剪切粘贴技术(cut-and-paste)

 

第1章 什幺是图像融合

 

1.1 什幺是常规的图像合成

 

图像融合(Image Fusion)是指将 多源信道 所采集到的关于 同一目标 的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取 各自信道中的有利信息 ,最后 综合成 高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测。

 

图像融合 作为 信息融合 的一个分支。图像融合的数据形式是包含有 明暗、色彩、温度、距离 以及其他的景物特征的图像。这些图像可以以 一幅 ,或者一列的形式给出。

 

而图像融合是将 2张或2张 以上的图像信息的融合到 1张 图像上,使得融合的图像含有更多的信息、能够更方便人来观察或者计算机处理。

 

图像融合的目标是:在实际应用目标下将 相关信息 最大合并的基础上减少输出的不确定度和 冗余度 。图像融合的优点很明显,它能扩大图像所含有的时间空间信息,减少不确定性,增加可靠性,改进系统的鲁棒性能。

 

图像融合需要遵守的3个基本原则:

 

1) 融合后图像要含有 所有源 图像的 明显、突出 信息;

 

2) 融合后图像不能加入任何的人为信息

 

3) 对源图像中 不感兴趣 的信息,如噪声要尽可能多地抑制其出现在融合图像中。

 

1.2 图像融合的系统框架

 

 

由图的描述可看出系统的框架可分为4个部分:图像配准、图像预处理、图像融合、输出和图像后处理

 

图像配准 :是 在融合前期最重要的工作,配准的目的是使图像满足时问和空间上的一致。在实际工程中,导致采集的图像时空不一致的因素很多,比如,摄像头的视野不同、镜片的焦距不同、图像单位时间的帧数的差异、摄像头的移动等。而且,实际工程中的图像的空间和时间上的差异在融合中是很难把握,现在也没有通用的标准来衡量这些误差。这些其他因素产生的误差是不能简单地运用融合算法来消除的。因此,只有先完成图像的配准工作,后期的图像预处理和融合算法才有意义。 实际配准的过程是以一幅图像作为基础,把其他的图像通过一定算法复合在其上。

 

图像预处理: 是融合前期的一步工作。很多研究人员认为图像预处理过程并不必要,因为图像预处理过程并不是为了在视觉上的优化,而且这个过程常常是不能被用户观察到的。实际上,对于一些有先验知识的图像,在预处理阶段可以把 对先验知识 表示加入到图像中,这样出来的图像再去融合,就能得到比较好的结果。如果 不加预处理 阶段,一味地对图像用融合方法进行融合,得到结果的可靠性就自然降低了不少。

 

经过融合后,系统将输出一幅图像,理论上这幅图像将含有 所有输入图像的有用信息 。

 

输出的这幅图像可以直接用于用户观测,或者经过后期处理,即图像信息应用,直接用于控制系统。由于融合过程中已经对图像进行了很好的信息抽取,此时后期处理阶段就相对会容易很多。对于一个控制系统,这个模块起到了控制器的作用

 

1.3 图像融合的案例

 

(1)还有这张,将1945年柏林街道的照片和2010年的照片无缝的融合到一起。

 

 

(2)给天空加上彩虹,

 

 

(3)改变花朵的颜色

 

 

(4)交换水果的纹理外观

 

 

(5)视频合成

 

还有更妙的,在1994年上映的阿甘正传里面,汤姆汉克斯和肯尼迪总统同框出镜,即使是在大荧幕上也是毫无违和感。

 

不得不说,图像合成和融合真是一个很神奇的技术。

 

第2章 图像融合涉及到的基本概念

 

2.1 背景

 

2.2 前景

 

2.3 掩图

 

第3章 图像融合的常见方法

 

3.1直接剪切粘贴技术(cut-and-paste)

 

在所有相关技术中,最直观简单就是cut-and-paste了。

 

经常在摄影师后期制作中所采用,如果使用得当,它也可以创作出令人满意的效果。

 

例如,下面照片如何制作出来?

 

 

其实它是由两张照片中不同的部分按一定顺序叠加而成的,大家可以看看下面的源图像:

 

 

只要我们先放上左图的背景,再叠加比尔盖茨的人像,最后再叠加左图的前景,就可以合成出最终的图像。

 

从图像中确定 前景 和 背景 的技术叫做 抠图 ,英文对应:Image Matting,而将抠出的部分无缝的贴入目标图像的过程则称为图像合成,英文对应:Image Compositing. 为了技术术语的准确性,我这里引用《Computer Vision: Algorithms and Applications》的原文如下:

 

The process of extracting the object from the original image is often called matting  (Smith and Blinn 1996), while the process of inserting it into another image (without visible artifacts) is called  compositing  (Porter and Duff 1984; Blinn 1994a).

 

Cut-and-paste技术如果应用得当,可以产生相当有艺术感的图像,如下图,这应该是在原始的人物和狗狗身上粘贴了很多纹理图像形成的。

 

 

但很多时候,这个简单的技术只会产生让人沮丧的结果,

 

例如下面的图像中想要粘贴进去两只企鹅,就真的是5毛钱的特效了。

 

 

既然剪切粘贴过于粗暴,生成的照片不够自然,有没有更好的方法呢?

 

接下来我们就谈谈一种更好的方法。

 

3.2 Alpha融合

 

Alpha融合是一个 升级版的cut-and-paste ,如果表示为公式的话是这个样子:

 

output = foreground(前景图) * mask(掩图) + background(背景) * (1-mask)

 

就可以把某张图与另一张图有机的融合在一起了。

 

 

由于上面使用的Mask是二值的,因此融合的图像很不自然,大家从融合生成的图像也可以看出

 

 

如果对Mask图做稍稍的羽化,效果就会好很多,见下图。对Mask图做羽化的方法有很多,最直接的方法就是对其做一定尺度的高斯滤波,我在基本图像滤波中已经讲过了。

 

 

因此Alpha融合的效果好坏取决我们如何正确的设置Alpha Mask,如果要把一张图中的一部分抠出,并融合到另外一张新的图片中,主要牵涉到两个步骤:

 

 

    1. 准确的抠图获取Alpha Mask

 

    1. 对Alpha Mask做合适的羽化,使得融合更自然

 

 

准确的计算Alpha Mask很多时候都是一件复杂的事情,我们下面看一个稍微复杂的例子。 有时候我们希望将两张照片重叠到一起生成一张照片,例如下面两张照片:

 

 

怎幺融合它们呢?有很多人想出了一些聪明的方法。现在介绍一种:

 

第1步:生成两张图像的distance transform图

 

 

这个distance tranform图中的每个像素值都表示原图中对应的像素与其最近的黑色像素(zero pixels)的距离。如果你使用OpenCV的话,可以用 distanceTransform 函数来做到,如果是Matlab,则是 bwdist 函数。

 

第2步:计算Mask

 

 

接下来采用Alpha融合方式,可以得到最终的照片如下。你可以看到两张照片已经比较好的融合到了一起,当然还可以看出一些细微的不自然处。

 

 

3.3 多频段融合

 

要想让Alpha融合结果显得自然,很关键的一点是选择合适的融合窗口大小。

 

我用下面的实例来说明这个问题。

 

让我们把以下两张照片融合到一起。

 

 

如果选择图像中中轴线作为融合后两个图像的分界线,那幺融合过程可以表示为:

 

 

这其实也是一种Alpha融合,实际上上面的过程就是:

 

leftImageWeight * leftImage + rightImageWeight * rightImage = OutputImage

 

其中:

 

leftImageWeight + rightImageWeight = 1

 

因此最终图像的表现取决于两张图片的有效像素的重叠区域。 那幺问题来了,这个重叠区域到底选择多大呢?我以下图来说明不同窗口大小的影响:

 

 

有一个经验判断准则是:

融合窗口大小要相当于输出图像中最大的显着特征的大小,从频谱上看生成的图像所包含频率个数应该是2的幂
融合窗口大小要小于2倍最小显着特征的大小,从输出图像的频谱上看最大频率<=2*最小频率

然而大家都知道,自然图像通常包含了很多不同的特征,频谱跨度也很大,此时选择融合窗口就会非常困难,有没有更好的方法呢? 这就引入了一种新的融合方法:多频段融合。下图说明了这个思想:

 

 

因此总结其流程就是:

 

 

    1. 对要融合的两张照片,构建拉普拉斯金字塔

 

    1. 对金字塔的每一层,应用以下公式进行融合

 

 

 

3. 利用融合后的金字塔重建出输出图像

 

我们来看一个着名的例子,一个苹果和一个橘子如何通过中线融合到一起

 

 

利用上面的流程,我们来看看金字塔各层融合的情况:

 

 

OK,因此如果重建出原始图像可以看到,我们这里讲的多频段融合,即拉普拉斯金字塔融合,实际上是在半自动的计算最佳的融合窗口和权重大小,其本质上还是一种线性融合:

 

 

在《 Computer Vision: Algorithms and Applications 》一书中还有很多有趣的例子,例如:

 

 

在实际实现过程中,为了节省计算量,可以考虑只用两层金字塔来融合:

 

 

这在需要融合多张图像时非常有用,例如下面我们需要将多张照片融合成一幅全景图像:

 

 

这里我只是简单的把多张经过裁剪的照片摆放在一起,还没有经过融合。

 

如果进行了两层金字塔融合,我们可以分别对低频信号和高频信号进行融合,所得到的图像如下:

 

 

从这两层图像我们可以重建出最终的图像:

 

 

由于两层金字塔融合,甚至多层金字塔融合同时考虑到了图像中的不同频率的信息,因此通常融合出来的效果相比单层的Alpha融合(线性融合)更好。 就以上面的融合图像来比较一下图像的局部,大家可以看到金字塔融合的内容更清晰:

 

 

参考:

 

11. 图像合成与图像融合 – 知乎

 

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