對比度金字塔融合
在考慮人類視覺系統對局部對比度敏感這一視覺特性的基礎上，提出了基於對比度金字塔(Contrast Pyramid，CP)分解的圖像融合算法。CP 分解類似於 LP 分解，但它的每一層圖像是高斯金字塔相鄰兩層圖像的比率。 CP 融合算法應用於合成孔徑雷達和前視紅外圖像融合。
1、原理闡述
（1）得到高斯金字塔（如上篇）
（2）對比度金字塔
用高斯金字塔得到上採樣並高斯卷積之後的預測圖像*Gl，*Gl的尺寸和Cl-1相同，即經過放大算子的處理（pyrup）。圖像的對比度通常定義爲：C = (g -gb)/gb= g/gb-I，這裏g爲圖象某位置處的灰度值、gb爲該位置處的背景灰度值、I表示單位灰度值圖像。因窗口函數w(m，n)具低通濾波特性，所以G*l+1可以看作是Gl的背景，故可定義圖像的對比度金字塔爲：
就是0層的G0除以G1上採樣的得到的*G1再減去1，得到的就是對比度金字塔。
（3）重構
從對比度金字塔(CN、CN-1、、、C0)的頂層CN開始、依次令l = N、N-1、、、0逐層由上到下、可依次得到高斯金字塔的各層GN、GN-1、G0。最終精確重構原始圖像（高斯金字塔的最底層G0即爲原始圖象）。
2、融合應用
這裏的應用和上面不同的就是融合規則的不同。
設A、B爲兩幅原始圖像，F爲融合後的圖像。其融合的基本步驟如下：
1）對每一源圖像分別進行對比度塔形分解，建立各圖像的對比度金字塔；
2）對圖像金字塔的各分解層分別進行融合處理，不同的分解層採用不同的融合算子進行融合處理，最終得到融合後圖像的對比度金字塔；
3）對融合後所得對比度金字塔進行逆塔形變換（圖像重構），所得到的重構圖像即爲融合圖像。
其中一種融合規則爲：採用像素取大的原則。因爲對比度大的像素是圖像中相對突出和比較重要的像素。即獲得兩個圖像的對比度金字塔後，差值越大就代表處變化越大，存在明顯的信息，那麼對應的就取該處變化大的值，保留重要的變化信息。
另一種融合規則：基於區域特性量測的加權平均融合算子，該融合規則及融合算子的確定方法如下：
1)分別計算兩幅圖像相應分解層上對應局部區域的能量：ElA及ElB：
式中El(n,m)表示對比度金字塔第l層上，以(n,m)爲中心位置的局部區域能量；Ll表示對比度金字塔的第l層圖像；wl(n’ ,m’ )爲與Ll對應的權係數；j、k定義了局部區域的大小(例如3*3、5*5或7*7等)；n’、m’的變化範圍在j、k內。這裏不知道w是怎麼取值的。
這個算法有點麻煩，具體的見：http://www.docin.com/p-735309332.html
基於對比度塔形分解的圖像融合方法的物理意義在於：
1）對比度塔形分解將原始圖像分別分解到具有不同分辨率、不同空間頻率的一系列分解層上（從底層到頂層，空間頻率依次降低），同時，每一分解層均反映了相應空間頻率上圖像的對比度信息。
2）融合過程是在各空間頻率層上分別進行的，這樣就可能針對不同分解層的不同頻帶上的特徵與細節，採用不同的融合算子，以達到突出特定頻帶上特徵與細節的目的。基於對比度塔形分解的圖像融合恰恰是在不同的空間頻帶上進行融合處理的，因而可能獲得與人的視覺特性更爲接近的融合效果。