Multi-Band Blending

多频带融合（Multi-Band Blending）算法是一种图像融合技术，用于将两个或多个图像无缝地合并在一起，以创建一个平滑的过渡区域。该算法常用于图像合成、图像拼接和全景图像生成等应用中。

多频带融合算法基于频域的图像处理技术，它将图像分解为不同的频带，然后对每个频带进行融合操作，最后将融合后的频带合成为最终的输出图像。

下面是多频带融合算法的基本步骤：

1. 输入图像分解：将待融合的图像分解成多个不同频率范围的子带。常用的分解方法包括金字塔算法（如高斯金字塔或拉普拉斯金字塔）或小波变换。

2. 融合权重计算：对于每个频带，根据需要进行融合的区域，计算相应的权重图像。权重图像用于指示每个像素在融合中所占的比重。

3. 频带融合：对于每个频带，将待融合的图像按照权重进行加权融合。可以使用简单的加权平均、线性混合或其他融合函数来实现。

4. 重建图像：将融合后的每个频带进行重建，将它们合并为最终的输出图像。通常采用金字塔重建或小波逆变换等方法进行重建。

多频带融合算法的优点是能够处理图像中的频域信息，并且能够保持边缘和细节的清晰度。它可以在不同频率范围内对图像进行不同程度的融合，以获得更好的过渡效果。同时，该算法还能够处理多图像融合的情况，将多个图像合成为一个无缝的融合结果。

需要注意的是，多频带融合算法的具体实现可以根据不同的应用和需求进行调整和改进。一些改进的方法可能包括自适应权重计算、局部对比度调整或多尺度处理等。

可以给出其大致的伪代码如下所示：

Input:
image1: 第一个输入图像
image2: 第二个输入图像
levels: 金字塔或小波变换的层数

Output:
blended_image: 融合后的输出图像

# 金字塔或小波变换的分解过程
pyramid1 = PyramidDecomposition(image1, levels)
pyramid2 = PyramidDecomposition(image2, levels)

# 融合权重计算
weight_maps = CalculateWeightMaps(pyramid1, pyramid2)

# 频带融合
blended_pyramid = []
for level in range(levels):
blended_band = weight_maps[level] * pyramid1[level] + (1 - weight_maps[level]) * pyramid2[level]
blended_pyramid.append(blended_band)

# 重建过程
blended_image = PyramidReconstruction(blended_pyramid)

# 返回融合后的图像
return blended_image

具体实现的代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread(r'D:\software\pycharm\PycharmProjects\computer-version\data\微信图片_20230504163438.jpg')
img2 = cv2.imread(r'D:\software\pycharm\PycharmProjects\computer-version\data\微信图片_20230504163457.jpg')

# 将两张图片resize成相同大小
img1 = cv2.resize(img1, (512, 512))
img2 = cv2.resize(img2, (512, 512))

# 生成高斯金字塔
G1 = img1.copy()
G2 = img2.copy()
gp1 = [G1]
gp2 = [G2]
for i in range(6):
    G1 = cv2.pyrDown(G1)
    G2 = cv2.pyrDown(G2)
    gp1.append(G1)
    gp2.append(G2)

# 生成拉普拉斯金字塔
lp1 = [gp1[5]]
lp2 = [gp2[5]]
for i in range(5, 0, -1):
    GE1 = cv2.pyrUp(gp1[i])
    GE2 = cv2.pyrUp(gp2[i])
    L1 = cv2.subtract(gp1[i-1], GE1)
    L2 = cv2.subtract(gp2[i-1], GE2)
    lp1.append(L1)
    lp2.append(L2)

# 将两张图片的拉普拉斯金字塔进行拼接
LS = []
for l1, l2 in zip(lp1, lp2):
    rows, cols, dpt = l1.shape
    ls = np.hstack((l1[:, 0:int(cols/2)], l2[:, int(cols/2):]))
    LS.append(ls)

# 重建图像
ls_ = LS[0]
for i in range(1, 6):
    ls_ = cv2.pyrUp(ls_)
    ls_ = cv2.add(ls_, LS[i])

# 显示结果
cv2.imshow('result', ls_)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个程序实现了图像融合的功能，使用了拉普拉斯金字塔融合技术。它读取两张图片，将它们调整为相同的大小，为两张图片生成高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，将两张图片的拉普拉斯金字塔进行拼接，最后重建图像并显示结果。

输入的两张图片是：

融合之后的效果为：

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