Объединение изображений – это мощный метод, используемый в компьютерном зрении и обработке изображений для объединения нескольких изображений в одно составное изображение, сохраняющее наиболее важную информацию из каждого входного изображения. В этой статье мы углубимся в мир слияния изображений и рассмотрим различные методы с использованием пользовательских рисовальщиков. Мы предоставим примеры кода на Python для демонстрации каждого метода.

Метод 1: простое усреднение
Один из самых простых методов объединения изображений — взять среднее значение соответствующих значений пикселей из входных изображений. Этот метод можно реализовать с помощью библиотеки OpenCV на Python:

import cv2
import numpy as np
def simple_average(image1, image2):
    fused_image = np.mean([image1, image2], axis=0).astype(np.uint8)
    return fused_image
# Usage example
image1 = cv2.imread("image1.jpg")
image2 = cv2.imread("image2.jpg")
fused_image = simple_average(image1, image2)
cv2.imwrite("fused_image.jpg", fused_image)

Метод 2: Взвешенное усреднение
Взвешенное усреднение присваивает входным изображениям разные веса, что обеспечивает большее влияние одного изображения на другое. Этот метод может быть полезен, когда одно изображение имеет лучшее качество или более важные функции. Вот пример взвешенного среднего:

def weighted_average(image1, image2, weight1, weight2):
    fused_image = (weight1 * image1 + weight2 * image2) / (weight1 + weight2)
    fused_image = fused_image.astype(np.uint8)
    return fused_image
# Usage example
image1 = cv2.imread("image1.jpg")
image2 = cv2.imread("image2.jpg")
weight1 = 0.6
weight2 = 0.4
fused_image = weighted_average(image1, image2, weight1, weight2)
cv2.imwrite("fused_image.jpg", fused_image)

Метод 3: объединение пирамид Лапласа
Слияние пирамид Лапласа — это метод с несколькими разрешениями, который разлагает изображения на различные частотные диапазоны, а затем объединяет их в зависимости от их важности. Этот метод можно реализовать с помощью функции PyrBlend из библиотеки PyrBlend в Python:

import cv2
import pyrblend
def laplacian_pyramid_fusion(image1, image2):
    pyramid1 = pyrblend.build(image1)
    pyramid2 = pyrblend.build(image2)
    fused_pyramid = pyrblend.blend(pyramid1, pyramid2)
    fused_image = pyrblend.collapse(fused_pyramid)
    return fused_image
# Usage example
image1 = cv2.imread("image1.jpg")
image2 = cv2.imread("image2.jpg")
fused_image = laplacian_pyramid_fusion(image1, image2)
cv2.imwrite("fused_image.jpg", fused_image)

Метод 4: управляемое объединение фильтров
В методе управляемого объединения фильтров используется управляемый фильтр для сохранения деталей краев при объединении изображений. Этот метод можно реализовать с помощью класса GuidedFilter из библиотеки OpenCV на Python:

def guided_filter_fusion(image1, image2, radius, eps):
    guided_filter = cv2.ximgproc.createGuidedFilter(image1, radius, eps)
    fused_image = guided_filter.filter(image2)
    return fused_image
# Usage example
image1 = cv2.imread("image1.jpg")
image2 = cv2.imread("image2.jpg")
radius = 9
eps = 0.2
fused_image = guided_filter_fusion(image1, image2, radius, eps)
cv2.imwrite("fused_image.jpg", fused_image)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов объединения изображений с использованием пользовательских средств рисования. Мы обсудили простое усреднение, взвешенное усреднение, объединение пирамид Лапласа и методы управляемого объединения фильтров. Каждый метод имеет свои преимущества и может быть полезен в разных сценариях. Экспериментируя с этими методами, вы можете добиться впечатляющих результатов в задачах объединения изображений.