% Grayscale weighted average image fusion a = [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]; imf = a(1)*mat2gray(uint8(normim1)) + a(2)*mat2gray(uint8(normim2)) + a(3)*mat2gray(uint8(normim3)) + a(4)*mat2gray(uint8(normim4)); imshow(imf); % Calculation of the geometric center of mass, determination of the effective region imf_bw = imbinarize(imf); imf_bw = imfill(imf_bw, 'holes'); % 填充孔洞 imf_props = regionprops(imf_bw, 'BoundingBox', 'Area', 'Centroid'); % 获取连通区域属性 [~, idx] = max([imf_props.Area]); % 取面积最大的连通区域 bbox = imf_props(idx).BoundingBox; % 获取包围盒 centroid = imf_props(idx).Centroid; % 获取几何质心坐标 % Determine the inner square area d = min(bbox(3), bbox(4)); % 取包围盒宽和高的最小值 x = bbox(1) + (bbox(3) - d) / 2; % 计算正方形左上角的坐标 y = bbox(2) + (bbox(4) - d) / 2; imf_roi = imcrop(imf, [x, y, d, d]); % 截取正方形区域 % Determine the effective area r = d / 2; % 半径 s = sqrt(2)*r; % 正方形边长 x = centroid(1) - s/2; % 正方形左上角x坐标 y = centroid(2) - s/2; % 正方形左上角y坐标 ROI = imcrop(imf, [x y s-1 s-1]); % 提取有效区域

这段代码实现了图像融合和提取有效区域的功能。首先，将四张灰度图像（normim1、normim2、normim3、normim4）按照权重系数a进行加权平均，得到融合后的图像imf。然后，使用imbinarize函数将imf转换为二值图像，并使用imfill函数填充孔洞，得到填充后的二值图imf_bw。接着，使用regionprops函数获取imf_bw中所有连通区域的属性，并取面积最大的连通区域作为感兴趣区域。利用该区域的包围盒计算出正方形区域的左上角坐标和边长，将其用imcrop函数截取出来，即为提取的有效区域ROI。该区域的中心坐标即为几何质心坐标。最后，根据ROI的半径和边长计算出圆形区域（以几何质心为圆心，半径为正方形边长的一半）并用imcrop函数提取出来，即为有效区域。