图像融合代码 数据集

### 图像融合算法实现代码

对于图像融合，基于加权平均的方法因其简单性和高效性被广泛应用。下面是一个使用MATLAB实现的基于加权平均法的图像融合示例[^2]：

function fusedImage = weightedAverageFusion(image1, image2, weight)
    % 将输入图片转换成双精度浮点数类型以便于后续运算
    img1 = im2double(image1);
    img2 = im2double(image2);

    % 应用指定权重进行线性组合得到最终融合后的图像
    fusedImage = (weight * img1) + ((1-weight)*img2);

    % 对结果做归一化处理确保输出范围位于[0, 1]
    fusedImage = mat2gray(fusedImage);
end

此函数接收两张待融合的灰度图`image1`, `image2` 和一个介于0到1之间的权重系数作为参数。通过调整这个权重值可以在两幅原始图像之间找到最佳平衡。

为了验证上述方法的效果，可以从公开资源获取一些适合用于测试的数据集。例如，在研究论文或开源项目中经常使用的LIVE Multi-exposure Dataset包含了不同曝光条件下的同一场景照片集合；另一个常用的选择是TNO Color-to-Grey Database，它提供了彩色与黑白版本配对的照片组，非常适合用来评估色彩保持性能良好的融合策略[^4]。

除了基本的加权平均外，还有其他更为复杂的像素级别融合方式可供尝试，比如采用拉普拉斯金字塔变换或是离散小波变换来捕捉更多细节特征[^3]。