图像融合的MATLAB实现

图像融合可以有多种实现方法，这里提供一种基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法的MATLAB实现。具体步骤如下：

1. 读入两张需要融合的图像，假设分别为A和B，将它们转换为灰度图像。

A = rgb2gray(imread('imageA.jpg'));
B = rgb2gray(imread('imageB.jpg'));

2. 对A和B分别构建拉普拉斯金字塔，可以使用MATLAB自带的函数`pyramid`实现。这里设置金字塔层数为3。

levels = 3;
LA = pyramid(A, levels);
LB = pyramid(B, levels);

3. 对每一层的图像进行融合。首先对LA和LB的最后一层进行简单的加权平均，得到L_out的最后一层。然后对于每一层i，将LA和LB的第i层分别进行高斯卷积，得到GA和GB。对GA和GB进行加权平均，得到G_out。然后将L_out的第i-1层和G_out进行加权平均，得到L_out的第i-1层。

L_out{levels} = (1 - alpha) * LA{levels} + alpha * LB{levels};
for i = levels-1:-1:1
    % Gaussian pyramid
    GA = impyramid(LA{i+1}, 'reduce');
    GB = impyramid(LB{i+1}, 'reduce');
    % Blend
    G_out = (1 - alpha) * GA + alpha * GB;
    L_out{i} = impyramid(L_out{i+1}, 'expand');
    L_out{i} = L_out{i}(1:size(G_out,1), 1:size(G_out,2));
    L_out{i} = L_out{i} + G_out;
end

4. 最后将L_out的第0层作为融合后的图像输出。

fusion_image = L_out{1};

完整的MATLAB实现代码如下：

% Image fusion using Laplacian pyramid
A = rgb2gray(imread('imageA.jpg'));
B = rgb2gray(imread('imageB.jpg'));
alpha = 0.5; % blending parameter
levels = 3; % number of pyramid levels

LA = pyramid(A, levels);
LB = pyramid(B, levels);
L_out{levels} = (1 - alpha) * LA{levels} + alpha * LB{levels};
for i = levels-1:-1:1
    % Gaussian pyramid
    GA = impyramid(LA{i+1}, 'reduce');
    GB = impyramid(LB{i+1}, 'reduce');
    % Blend
    G_out = (1 - alpha) * GA + alpha * GB;
    L_out{i} = impyramid(L_out{i+1}, 'expand');
    L_out{i} = L_out{i}(1:size(G_out,1), 1:size(G_out,2));
    L_out{i} = L_out{i} + G_out;
end

fusion_image = L_out{1};
imshow(fusion_image);

需要注意的是，这种方法虽然可以实现图像融合，但是对于一些特殊情况，如对比度差异较大的图像，可能会出现边缘模糊等问题。在实际应用中需要根据具体情况选择适合的图像融合算法。