OpenCV中图像融合技术有哪些

OpenCV中常见的图像融合技术主要有以下几种：

1. 像素级融合：

   • 加权融合：通过给两个图像分配不同的权重，然后将它们按权重相加得到融合后的图像。这是最简单的融合方法，常用的函数是 cv2.addWeighted()。
   • 金字塔融合：通过构建图像的金字塔，然后在不同层次上进行融合，以保留更多的细节和边缘信息。

2. 特征级融合：

   • 这种方法主要利用图像的特征进行融合，例如使用SIFT、SURF等特征提取算法提取图像的特征，然后将这些特征进行融合。

3. 决策级融合：

   • 这种方法通过多个图像的决策结果进行融合，例如在医学图像分析中，可以通过多个图像的诊断结果进行综合判断。

4. 泊松融合：

   • 泊松融合是一种基于图像梯度和散度的融合方法，可以自然地将一幅图像的一部分复制到另一幅图像中，并使之融合自然。

5. 无缝克隆：

   • 使用 cv2.seamlessClone()函数可以实现图像的无缝克隆，即将一幅图像中的指定区域复制粘贴到另一幅图像中，并使之自然融合。

这些方法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的融合效果。