基于局部能量最大化的多模态图像融合系统
项目介绍
本项目实现了一种基于局部能量最大化准则的图像融合算法。系统能够将多幅具有互补信息的源图像(如可见光与红外图像、多焦点图像等)融合成一幅包含更全面信息的增强图像。算法通过计算图像局部区域能量特征,选择能量最大的像素或区域进行融合,有效保留源图像中的重要细节与特征。
功能特性
- 多模态融合支持:支持可见光与红外图像、多焦点图像等多种类型图像的融合
- 局部能量分析:采用滑动窗口技术计算局部区域能量特征
- 多尺度融合:结合金字塔融合策略,实现多尺度特征融合
- 自适应权重分配:根据局部能量特征自动计算最优融合权重
- 可视化输出:提供融合过程的可视化分析图表
- 质量评估:自动计算多种融合质量评价指标
使用方法
基本使用
% 读取源图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
% 执行图像融合
fused_img = main(img1, img2);
高级配置
% 设置融合参数
params.window_size = [5, 5]; % 滑动窗口大小
params.pyramid_levels = 3; % 金字塔层数
params.threshold = 0.8; % 融合规则阈值
% 执行自定义参数融合
fused_img = main(img1, img2, params);
系统要求
软件环境
- MATLAB R2018b 或更高版本
- Image Processing Toolbox
输入要求
- 多幅配准后的源图像(2-4幅)
- 图像格式:uint8类型的灰度图像矩阵(M×N维)
输出内容
- 融合后的增强图像(M×N维uint8矩阵)
- 局部能量分布热力图
- 融合权重分布图
- 融合质量评价指标(信息熵、互信息、标准差等)
文件说明
主程序文件实现了图像融合系统的核心处理流程,包括图像预处理、局部能量特征计算、多尺度金字塔分解、自适应权重分配策略、图像重构以及融合质量评估等关键功能模块。该文件负责协调整个融合过程,确保从源图像输入到最终融合结果输出的完整处理链路高效运行。