图像融合技术是一种将多幅图像融合为一幅图像的方法，使得这幅融合图像包含原始图像的所有信息。近年来，图像融合技术已经广泛应用于图像分割、变换和裁剪等领域。本文将介绍如何使用Matlab实现图像融合技术。
实现步骤
首先，我们需要了解图像融合的基本步骤。一般来说，图像融合包括以下四个步骤：
1.图像预处理：对原始图像进行预处理，以便进行融合。预处理包括图像去噪、图像增强等。
2.图像分解：将原始图像分解成不同的层次，以便在不同层次上进行融合。常用的图像分解方法包括拉普拉斯金字塔、小波变换等。
3.图像融合：在分解后的不同层次上，根据一定的规则将多幅图像融合为一幅图像。常用的融合方法包括基于像素的融合、基于区域的融合等。
4.图像重构：将融合后的图像进行重构，得到最终的融合结果。重构的方法包括逆小波变换、逆拉普拉斯金字塔等。
部分源码
接下来，我们将详细介绍如何使用Matlab实现图像融合技术。
首先，我们需要使用Matlab的图像处理工具箱进行图像的读取和处理。以下是一个示例代码，用于读取两幅图像并进行预处理：
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg'); % 图像预处理，例如增强对比度
img1 = imadjust(img1, [0.5 0.5], [0.2 0.2]); img2 = imadjust(img2, [0.5 0.5], [0.2 0.2]);
然后，我们可以使用Matlab的图像分解方法进行图像的分解。以下是一个示例代码，使用小波变换进行图像分解：
% 小波变换
[c1, s1] = wavedec2(img1, 3, 'db4'); [c2, s2] = wavedec2(img2, 3, 'db4');
接下来，我们可以使用Matlab的图像融合方法进行图像的融合。以下是一个示例代码，使用基于区域的融合方法进行融合：
% 基于区域的融合
for i = 1:size(c1, 1) for j = 1:size(c1, 2) % 计算区域平均值 block_size = [5 5]; mean1 = blockavg2(c1(i, j, :), block_size); mean2 = blockavg2(c2(i, j, :), block_size); % 根据平均值进行融合 if mean1 > mean2 fused_img(i, j, :) = c1(i, j, :); else fused_img(i, j, :) = c2(i, j, :); end end end
最后，我们可以使用Matlab的图像重构方法进行图像的重构。以下是一个示例代码，使用逆小波变换进行重构：
% 逆小波变换 fused_img = waverec2(fused_img, s1, 'db4');
完整源码+数据下载
基于Matlab实现图像融合技术（完整源码+图像+程序运行说明）.rar：https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88109937
基于Matlab实现图像融合（完整源码+数据）.rar :https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88066700
基于Matlab实现小波技术进行图像融合仿真（完整源码+数据）.rar:https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87780602
基于PCA和小波联合实现红外与可见光图像融合的Matlab仿真（完整源码+35组数据集）.rar:https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87721549
基于MATLAB实现红外与可见光图像融合ADF、FDE-PCA、GFF、GTF算法对比（完整源码+说明文档+报告+数据）.rar:https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87707429
基于图像融合评价标准13项指标的Matlab仿真（完整源码+说明文档+报告+数据）.rar:https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87691992
基于NSST非下采样剪切波算法实现红外与可见光图像融合的Matlab仿真（完整源码+说明文档+数据+图像融合13项指标）.rar:https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87690074
