MATLAB图像融合秘籍：将不同图像完美结合，打造无缝衔接

# 1. 图像融合概述**

图像融合是一种将来自不同来源或不同模态的图像组合在一起的技术，以创建一幅包含所有源图像中重要信息的综合图像。它在各种应用中至关重要，例如医学成像、遥感和计算机视觉。

图像融合过程涉及以下步骤：

- **图像获取：**从不同来源或模态获取图像。
- **图像配准：**将图像对齐到相同的空间参考系。
- **图像融合：**使用数学模型将图像组合在一起。
- **图像评估：**评估融合图像的质量和有效性。

# 2. 图像融合理论基础

图像融合是将两幅或多幅图像中的信息融合在一起，生成一幅新的图像，该图像包含了所有输入图像中的相关信息。图像融合在许多领域都有着广泛的应用，例如医学影像、遥感图像和计算机视觉。

### 2.1 图像融合的数学模型

图像融合的数学模型主要有加权平均法和小波变换法。

#### 2.1.1 加权平均法

加权平均法是一种简单的图像融合方法，它通过对输入图像进行加权平均来生成融合图像。加权平均法的公式如下：

F(x, y) = w1 * I1(x, y) + w2 * I2(x, y) + ... + wn * In(x, y)

其中，F(x, y)是融合图像，I1(x, y)、I2(x, y)、...、In(x, y)是输入图像，w1、w2、...、wn是权重系数。权重系数通常根据输入图像的质量或重要性来确定。

#### 2.1.2 小波变换法

小波变换法是一种多尺度分析方法，它可以将图像分解成一系列小波系数。小波变换法融合图像时，首先将输入图像分解成小波系数，然后对小波系数进行融合，最后重构融合图像。小波变换法融合图像的公式如下：

F(x, y) = W^{-1}(W(I1(x, y)) * W(I2(x, y)) * ... * W(In(x, y)))

其中，F(x, y)是融合图像，I1(x, y)、I2(x, y)、...、In(x, y)是输入图像，W是正小波变换，W^{-1}是逆小波变换。

### 2.2 图像融合的评价指标

图像融合的评价指标用于评估融合图像的质量。常用的评价指标有信息熵和互信息。

#### 2.2.1 信息熵

信息熵衡量图像中信息的多少。融合图像的信息熵越大，说明融合图像包含的信息越多。信息熵的公式如下：

H(F) = -∑(p(i) * log2(p(i)))

其中，H(F)是融合图像的信息熵，p(i)是融合图像中第i个像素值的概率。

#### 2.2.2 互信息

互信息衡量两个图像之间信息的相关性。融合图像的互信息越大，说明融合图像中包含的两个输入图像的信息相关性越大。互信息的公式如下：

I(I1, I2) = ∑(p(i, j) * log2(p(i, j) / (p(i) * p(j))))

其中，I(I1, I2)是图像I1和I2之间的互信息，p(i, j)是图像I1和I2中第i个和第j个像素值同时出现的概率，p(i)和p(j)分别是图像I1和I2中第i个和第j个像素值出现的概率。

# 3. MATLAB图像融合实践**

### 3.1 图像读取和预处理

图像融合的第一步是读取和预处理