matlab图像融合加权平均法代码

Matlab图像融合加权平均法是一种常用的图像融合方法，它通过对两幅图像的像素进行加权平均来实现融合。以下是一个简单的Matlab代码示例：

% 读取两幅待融合的图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

% 确保两幅图像的尺寸相同
if size(image1) ~= size(image2)
    error('两幅图像尺寸不一致');
end

% 设置融合权重
weight1 = 0.5; % 第一幅图像的权重
weight2 = 0.5; % 第二幅图像的权重

% 进行图像融合
fused_image = weight1 * double(image1) + weight2 * double(image2);
fused_image = uint8(fused_image);

% 显示融合结果
imshow(fused_image);

上述代码中，首先使用`imread`函数读取了两幅待融合的图像，然后通过判断两幅图像的尺寸是否一致来确保能够进行融合。接着设置了两幅图像的权重，这里使用了相同的权重0.5。最后，通过加权平均的方式将两幅图像进行融合，并将结果显示出来。

相关问题

matlab图像融合加权平均

在MATLAB中，图像融合（也称为图像融合或多源图像处理）通常涉及将来自不同传感器、分辨率或获取条件的多个图像合并成一个单一、更一致的图像。加权平均是最常见的融合方法之一，它根据每个输入图像的重要性赋予不同的权重。

加权平均图像融合步骤如下：

1. 准备输入图像：首先，你需要至少两个待融合的图像作为输入。这些图像可能具有相同的尺寸，或者需要调整大小和分辨率使其匹配。

2. 定义权重矩阵：权重通常是一个0-1之间的数值数组，对应于每个输入图像。高权重表示该图像对融合结果的影响较大，低权重则相反。权重总和应等于1。

3. 计算加权平均：对于每个像素位置（x, y），计算加权平均值：
- 对于第i个输入图像，取其像素值Ii(x, y)乘以对应的权重wij。
- 将所有图像的乘积相加，然后除以权重总和。

4. 可选操作：有时可能会对加权平均后的图像进行一些额外处理，如归一化或滤波，以去除噪声或提高图像质量。

以下是一个简单的MATLAB代码示例（假设你有两个图像`img1`和`img2`，权重分别为`w1`和`w2`）：

% 假设img1和img2是你的输入图像，w1和w2是对应的权重
w = [w1 w2]; % 根据需求调整权重
w = w / sum(w); % 归一化权重

% 创建一个和输入图像相同尺寸的矩阵来存储融合后的图像
merged_img = zeros(size(img1));

% 加权平均计算
merged_img = w(1) .* img1 + w(2) .* img2;

% 显示或保存融合后的图像
imshow(merged_img);

matlab中灰度加权平均图像融合算法的代码

下面是灰度加权平均图像融合算法的 MATLAB 代码：

% 读入需要融合的两幅灰度图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 设置融合权重
w1 = 0.5; % 第一幅图像的权重
w2 = 0.5; % 第二幅图像的权重

% 对两幅图像进行灰度加权平均融合
fused_img = uint8(w1 * double(img1) + w2 * double(img2));

% 显示融合后的图像
imshow(fused_img);

在上述代码中，首先读入需要融合的两幅灰度图像，然后设置融合权重，接着对两幅图像进行灰度加权平均融合，最后显示融合后的图像。