Matlab实现的图像融合算法及应用研究

"这篇毕业设计论文主要探讨了基于Matlab的图像融合技术，详细阐述了图像融合的概念、发展现状和重要应用领域，并提供了PCA算法、金字塔算法和小波变换算法的程序实现。" 图像融合是一种将来自不同传感器或不同时间获取的多幅图像整合成单一图像的技术，这一过程在数字图像处理领域具有重要意义。该论文首先定义了图像融合，指出它涉及到同一场景的多幅图像的结合，可以来源于不同模态的传感器或同一传感器在不同时刻的观测。手动配准与图像融合是两个相关但不同的概念，手动配准通常需要用户介入来对齐图像，而图像融合则通过算法自动实现图像信息的优化组合。 当前，图像融合的研究热点包括算法的创新、融合质量的提升以及在各个领域的广泛应用。论文详细描述了课题设计的要求，包括MATLAB程序设计部分。MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化工具，被广泛用于图像处理和分析。 在MATLAB程序设计章节，作者介绍了MATLAB的基本界面和M语言编程，为后续的算法实现奠定了基础。接下来，论文深入讨论了图像融合的层次分类、融合规则和步骤。层次分类通常涉及像素级、特征级和决策级融合，每种层次有不同的融合策略。 论文重点介绍了三种具体的融合算法：主成分分析（PCA）算法，金字塔融合算法和离散小波变换（DWT）算法。PCA算法通过线性变换提取图像的主要特征；金字塔算法利用图像尺度空间的特性进行融合；小波变换则利用其多分辨率分析能力，对图像进行分频处理，从而在不同尺度上融合图像信息。 实验结果部分展示了这些算法在实际图像上的应用效果，证明了它们在保持图像细节、提高图像清晰度等方面的性能。最后，论文讨论了图像融合在军事侦察、医学诊断和遥感监测等领域的应用，强调了这一技术的实际价值。 这篇论文为读者提供了一套全面的图像融合理论知识和MATLAB实现方案，对于理解图像融合原理和技术，以及学习如何使用MATLAB进行图像处理有着重要的参考价值。关键词包括图像融合、小波变换和Matlab，强调了论文的核心内容。