图像融合算法探讨：像素级与特征级融合方法

"这篇本科毕业论文探讨了图像融合算法的研究，包括其基本概念、国内外研究现状、面临的问题以及作者的主要工作。论文重点关注图像融合的像素级、特征级和决策级三个层次，并通过MATLAB仿真对比了几种常见的像素级融合方法，如加权平均法、主成分分析（PCA）法、IHS融合法和小波变换法的效果。" 图像融合是图像处理领域的一个重要技术，旨在将来自多个源的图像信息集成，以生成一个含有更多细节和信息的单一图像。这种技术广泛应用于遥感、医学影像、军事侦察等多个领域，能够提供在不同条件、环境和角度下对同一目标的综合理解。 图像融合的主要层次包括： 1. **像素级融合**：这是最基础的融合层次，直接对图像的像素值进行操作。加权平均法是最简单的像素级融合方法，通过赋予每个源图像像素不同的权重来合成新图像。然而，这种方法可能无法充分利用图像的结构信息。 2. **特征级融合**：在这一层次，先从原始图像中提取特征（如边缘、纹理、颜色等），然后将这些特征组合。这种方法通常能保留更多图像的结构性信息，但需要复杂的特征提取算法。 3. **决策级融合**：决策级融合发生在更高层次，通常基于图像的分类或目标检测结果，结合多个图像的分析结果做出综合决策。这种方法对图像的理解更为深入，但需要先进行图像理解和分类。 论文中提到的主成分分析（PCA）法是一种统计方法，用于降维和数据压缩，同时也常用于图像融合，通过寻找图像数据的主要成分来减少冗余信息。IHS（Intensity-Hue-Saturation）融合法则基于色彩空间转换，结合图像的强度、色调和饱和度来实现融合。 小波变换是另一种强大的图像处理工具，特别适用于多分辨率分析。在图像融合中，小波变换能将图像分解成不同频域的系数，允许在不同尺度和方向上分别处理图像信息，从而提高融合质量。 MATLAB作为常用的科学计算和图像处理平台，提供了丰富的函数库支持上述各种融合算法的实现和仿真。通过MATLAB进行图像融合的性能比较，可以帮助研究者评估不同方法的优劣，为实际应用选择合适的技术。 这篇论文深入探讨了图像融合的基本理论和方法，通过具体实例展示了不同融合策略的性能，对于理解和改进图像融合技术具有重要意义。