如何使用Matlab实现红外图像与可见光图像的融合，并对比不同算法的效果？

要使用Matlab实现红外图像与可见光图像的融合，并对比不同算法的效果，你可以参考《Matlab红外与可见光图像融合算法综述与对比分析》这份资源。它提供了多种算法的源码实现和融合效果对比。

参考资源链接：[Matlab红外与可见光图像融合算法综述与对比分析](https://wenku.csdn.net/doc/4ut2rjt01q?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备红外图像和可见光图像的样本数据。接下来，使用Matlab对这些图像进行预处理，比如归一化处理和滤波去噪，以保证数据质量。

然后，你可以使用ADF、FDE_PCA、GFF、HMSD、VSM-WLS等算法进行图像融合。每种算法的实现步骤和参数设置都有所不同，但基本流程如下：
1. 对输入的红外和可见光图像进行必要的预处理。
2. 应用不同的融合算法，通过特定的数学模型和计算方式生成融合图像。
3. 对融合后的图像进行后处理，比如增强对比度、锐化边缘等。
4. 使用如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等客观评价指标对融合效果进行评估。

由于每种算法都有其特点和适用场景，因此需要根据实际需求和图像特性选择合适的融合算法，并通过实验来对比其效果。在《Matlab红外与可见光图像融合算法综述与对比分析》资源中，你可以找到每种算法的具体实现代码和融合效果图片，以及详细的理论分析和实验结果，帮助你更好地理解和比较不同算法的性能。

通过这种方式，你不仅可以学习到多种图像融合算法的实现和应用，还可以通过实际操作来掌握如何评估和选择最适合的图像融合方法。

参考资源链接：[Matlab红外与可见光图像融合算法综述与对比分析](https://wenku.csdn.net/doc/4ut2rjt01q?spm=1055.2569.3001.10343)