多张图像合成：MATLAB图像融合的艺术

# 1. 图像融合概述**

图像融合是一种将来自不同来源或传感器的数据集成的技术，目的是创建一张包含所有源图像优点的新图像。图像融合在许多领域都有应用，包括医学成像、遥感和计算机视觉。

图像融合的目的是结合不同图像的互补信息，从而创建一张比任何源图像都更全面、更准确的图像。例如，在医学成像中，图像融合可以用来结合来自不同模态（如CT和MRI）的图像，以提供患者更全面的诊断。

# 2. 图像融合技术

### 2.1 空间域融合

空间域融合直接对图像像素进行操作，融合后的图像像素值是源图像对应像素值的线性组合。

#### 2.1.1 加权平均融合

**代码块：**

fused_image = w1 * image1 + w2 * image2;

**逻辑分析：**

* `fused_image`是融合后的图像。
* `image1`和`image2`是源图像。
* `w1`和`w2`是融合权重，满足`w1 + w2 = 1`。

**参数说明：**

* `w1`：第一个源图像的权重。
* `w2`：第二个源图像的权重。

#### 2.1.2 最大值融合

**代码块：**

fused_image = max(image1, image2);

**逻辑分析：**

* `fused_image`是融合后的图像。
* `image1`和`image2`是源图像。
* 最大值融合保留每个像素位置的最大值。

#### 2.1.3 中值融合

**代码块：**

fused_image = median(image1, image2);

**逻辑分析：**

* `fused_image`是融合后的图像。
* `image1`和`image2`是源图像。
* 中值融合保留每个像素位置的中值。

### 2.2 频域融合

频域融合将图像转换为频域，在频域中进行融合，然后将融合后的频域图像转换回空间域。

#### 2.2.1 小波融合

**代码块：**

[cA, cH, cV, cD] = dwt2(image1, 'haar');
[cA_fused, cH_fused, cV_fused, cD_fused] = fusion_rule(cA, cH, cV, cD);
fused_image = idwt2(cA_fused, cH_fused, cV_fused, cD_fused, 'haar');

**逻辑分析：**

* `dwt2`函数使用 Haar 小波对图像进行小波分解，得到近似系数`cA`和细节系数`cH`、`cV`、`cD`。
* `fusion_rule`函数根据融合规则融合小波系数。
* `idwt2`函数将融合后的系数转换为空间域图像。

#### 2.2.2 DCT融合

**代码块：**

F1 = dct2(image1);
F2 = dct2(image2);
F_fused = fusion_rule(F1, F2);
fused_image = idct2(F_fused);

**逻辑分析：**

* `dct2`函数对图像进行离散余弦变换（DCT），得到变换系数`F1`和`F2`。
* `fusion_rule`函数根据融合规则融合 DCT 系数。
* `idct2`函数将融合后的系数转换为空间域图像。

#### 2.2.3 DFT融合

**代码块：**

F1 = fft2(image1);
F2 = fft2(image2);
F_fused = fusion_rule(F1, F2);
fused_image = ifft2(F_fused);

**逻辑分析：**

* `fft2`函数对图像进行快速傅里叶变换（FFT），得到变换系数`F1`和`F2`。
* `fusion_rule`函数根据融合规则融合 DFT 系数。
* `ifft2`函数将融合后的系数转换为空间域图像。

# 3. MATLAB图像融合实践

### 3.1 图像读取和预处理

#### 3.1.1 图像读取

MATLAB提供了`imread`函数读取图像文件。该函数接受图像文件路径作为输入，并返回一个包含图像数据的矩阵。

% 读取图像文件
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

#### 3.1.2 图像转换

图像融合算法通常需要对图像进行转换，例如将彩色图像转换为灰度图像。MATLAB提供了`rgb2gray`函数进行此转换。