图像融合程序大全

资 源 简 介

图像融合程序大全

详 情 说 明

图像融合是一种将多幅源图像信息整合到单一复合图像中的技术，能显著提升图像分析的准确性。在计算机视觉领域，常用的融合算法包括基于色彩空间的IHS变换、基于主成分分析的PCA算法、保留边缘特征的拉普拉斯金字塔融合、模仿生物神经脉冲耦合的PCNN模型，以及多尺度分解的小波变换等。

IHS变换通过将RGB图像转换到亮度-色度-饱和度空间，可有效保持光谱特性；PCA算法则通过协方差矩阵分解实现图像特征的降维融合；拉普拉斯金字塔通过不同分辨率层级的加权叠加保留多尺度细节；小波变换利用高频/低频系数分离实现纹理与结构的精准融合。这些方法各具优势，例如IHS适合遥感影像融合，PCNN对红外与可见光融合效果突出。

实际应用中需注意两点：一是根据传感器类型（如多光谱/全色）选择匹配的融合策略，二是通过权重调节平衡光谱保持与空间细节增强的矛盾。测试阶段建议采用定量指标（如信息熵、结构相似度）结合主观评价进行验证。