"基于MATLAB的图像融合算法研究与应用"

本篇论文介绍了基于Matlab的图像融合算法的研究工作。图像融合是一种能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准，并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机地结合起来产生新的图像数据的技术。新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征，并且能够最大限度地利用各种信息源提供的信息。图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层次，其中像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理和理解，但实施难度最大。本文的研究工作是围绕像素级图像融合展开的，针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题，研究了多种像素级图像融合方法。具体内容包括图像融合的概念、优势、发展历史和应用领域，并介绍了图像融合的三个层次及常用的空域图像融合方法,空域融合方法有像素平均法、像素最大最小法、像素加权平均法，频域融合方法包括图像的多尺度分解、图像的小波变换、基于小波变换的图。 本文的研究内容涉及了多种像素级图像融合方法的研究，为理解图像融合技术的基本原理和具体实现提供了丰富的参考。同时，通过对图像融合技术的历史、应用领域和发展趋势的介绍，使读者对图像融合技术有了更加全面的了解。此外，本文还对频域融合方法进行了具体讨论，包括了图像的多尺度分解、图像的小波变换、基于小波变换的图像融合。这些内容使得读者对图像融合技术在频域上的具体实现有了更加清晰的认识。 总的来说，本文对基于Matlab的图像融合算法进行了系统的研究和探讨，通过详细介绍图像融合的概念、优势、发展历史和应用领域，全面分析了图像融合的三个层次及常用的空域图像融合方法、频域融合方法，并对多种像素级图像融合方法进行了研究和探讨。这些内容为读者提供了图像融合技术的基本原理和具体实现，对于图像处理领域的研究具有一定的指导作用。同时，本文的研究内容还为图像融合技术的进一步发展提供了一定的参考和借鉴，具有一定的理论和实际意义。