"基于MATLAB的像素级图像融合算法研究"

本文基于MATLAB的图像融合算法，旨在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，并通过一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来，产生新的图像数据。这种图像融合技术能够降低对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，并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。在本研究中，我们主要关注像素级图像融合，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。 首先，本文介绍了图像信息融合的概念、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。空域融合方法包括像素平均法、像素最大值法等。然后，本文着重讨论了基于MATLAB的图像融合算法，结合了算法原理、实现步骤和代码实现。我们在研究过程中探讨了多种像素级图像融合方法，包括加权平均法、小波变换法、主成分分析法等。其中，我们详细介绍了加权平均法的原理和实现步骤，并使用MATLAB进行了算法的实现和效果验证。另外，我们也介绍了小波变换法和主成分分析法在图像融合中的应用，并进行了实验验证。 在实验部分，我们选取了LG GROUP system office room中的图像数据作为案例，使用MATLAB进行图像融合算法的处理，展示了不同方法在图像融合效果上的差异。通过对实验结果的分析和比较，我们得出了各种像素级图像融合方法的优缺点及适用场景，为进一步的研究和应用提供了参考和借鉴。 综上所述，本文围绕基于MATLAB的图像融合算法展开了深入研究，重点关注像素级图像融合技术，并探讨了多种图像融合方法在实际应用中的效果和优劣。我们相信这些研究成果对于图像融合算法的进一步完善和应用具有一定的指导意义，为相关领域的研究和应用提供了有益的参考。