基于Python的四通道图像融合（一）

    四通道的图像融合和以往的融合过程类似，也是先进行配准，然后进行叠加。

一、图像配准

    配准就是计算出每个图像之间的“距离”，所说的这个距离，其实就是图像间的位移，位移是由于拍摄过程中ＣＣＤ的位置无法重合导致的。下面的四幅图，是同一时刻四个捆绑ＣＣＤ所拍摄的图像。

                        通道一 

                        通道二 

                        通道三 

                        通道四 
    可以看出，由于ＣＣＤ所加的滤波片不同，得到的图像质量也不一。另外，通过提取四通道数据的一些目标，叠加在同一画面上，呈现的效果如下：

    可以看出，同一目标在不同的通道下位移基本是一致的，所以只要把这个位移计算出来，图像融合就不是难题了。
    我计算四通道下最亮星进行矫正，矫正只涉及了水平以及竖直两个方向。

    在这个结果中可以发现两星处位移不大，但是图像的边缘部分，对象并没有很好的叠加在一起，边缘部分差异很大是因为天光背景计算有问题，我会在下一节进行解决。我的想法是四个ＣＣＤ之间由于固定存在问题，镜头之间存在微小的倾斜，于是引入了旋转位移。