多张图像合成：MATLAB图像融合的艺术

目录
1. 图像融合概述**
2. 图像融合技术

2.1 空间域融合

2.1.1 加权平均融合
2.1.2 最大值融合
2.1.3 中值融合

2.2 频域融合

2.2.1 小波融合
2.2.2 DCT融合
2.2.3 DFT融合

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
3.1.2 图像转换

解锁专栏，查看完整目录
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。