：探索MATLAB图像处理生成奥秘：图像合成的艺术

# 1. MATLAB图像处理概述

MATLAB是一个强大的技术计算语言，广泛应用于图像处理领域。图像处理涉及对数字图像进行操作，以增强、分析和修改它们。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，使工程师和研究人员能够轻松高效地执行各种图像处理任务。

本章将介绍MATLAB图像处理的基础知识，包括图像表示、基本图像处理操作（如图像读取、显示和转换）以及图像增强技术（如对比度调整、直方图均衡化和图像滤波）。通过了解这些基本概念，读者将为后续章节中更高级的图像处理技术做好准备。

# 2. 图像合成基础

### 2.1 图像融合技术

图像融合是指将两幅或多幅图像结合起来，生成一幅新的图像，该图像包含所有源图像的互补信息。图像融合在许多应用中至关重要，例如医学成像、遥感和计算机视觉。

#### 2.1.1 加权平均法

加权平均法是一种简单的图像融合技术，它将源图像按权重相加。权重可以根据图像的质量、重要性或其他因素进行调整。加权平均法的公式如下：

I_fused = w1 * I1 + w2 * I2 + ... + wn * In

其中：

* `I_fused` 是融合后的图像
* `I1`, `I2`, ..., `In` 是源图像
* `w1`, `w2`, ..., `wn` 是权重

**代码块：**

% 读入源图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');

% 设置权重
w1 = 0.6;
w2 = 0.4;

% 执行加权平均融合
I_fused = w1 * I1 + w2 * I2;

% 显示融合后的图像
imshow(I_fused);

**逻辑分析：**

* `imread` 函数读入源图像。
* `w1` 和 `w2` 变量存储权重。
* `I_fused` 变量存储融合后的图像。
* `imshow` 函数显示融合后的图像。

#### 2.1.2 图像金字塔融合

图像金字塔融合是一种更复杂的图像融合技术，它使用图像金字塔来创建融合后的图像。图像金字塔是一种数据结构，其中图像被分解成一系列具有不同分辨率的子图像。图像金字塔融合的步骤如下：

1. 将源图像分解成图像金字塔。
2. 在每个金字塔级别，使用加权平均法融合子图像。
3. 将融合后的子图像重建成融合后的图像。

**代码块：**

% 读入源图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');

% 创建图像金字塔
pyramid1 = createPyramid(I1);
pyramid2 = createPyramid(I2);

% 在每个金字塔级别融合子图像
for i = 1:length(pyramid1)
    fused_subimage = w1 * pyramid1{i} + w2 * pyramid2{i};
    fused_pyramid{i} = fused_subimage;
end

% 重建融合后的图像
I_fused = reconstructPyramid(fused_pyramid);

% 显示融合后的图像
imshow(I_fused);

**逻辑分析：**

* `createPyramid` 函数创建图像金字塔。
* `w1` 和 `w2` 变量存储权重。
* `fused_subimage` 变量存储融合后的子图像。
* `reconstructPyramid` 函数重建融合后的图像。
* `imshow` 函数显示融合后的图像。

### 2.2 图像拼接技术

图像拼接是指将两幅或多幅图像拼接成一幅更大的图像。图像拼接在许多应用中至关重要，例如全景图像和立体图像。

#### 2.2.1 全景拼接

全景拼接是一种图像拼接技术，它将一组重叠图像拼接成一幅 360 度全景图像。全景拼接的步骤如下：

1. 检测和匹配重叠图像中的特征点。
2. 估计图像之间的变换矩阵。
3. 将图像拼接在一起，创建全景图像。

**代码块：**

% 读入重叠图像
images = {'image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg'};

% 检测和匹配特征