基于MATLAB的多模态图像融合算法工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一个通用的图像融合工具箱，集成小波变换、PCA、拉普拉斯金字塔等多种算法。支持红外与可见光、医学影像等多模态图像融合，提供直观的对比实验与增强图像生成功能，便于研究和应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的多模态图像融合算法研究与实现

项目介绍

本项目开发了一个通用的多模态图像融合工具箱，支持多种经典与现代图像融合算法的对比实验。系统能够处理红外与可见光、CT与MRI等多种模态的源图像，通过先进的融合技术生成视觉质量更佳、信息更丰富的融合图像，并提供全面的定量评价指标体系用于算法效果评估。该工具箱适用于科研实验、算法验证和教学演示等多个场景。

功能特性

• 多算法支持: 集成小波变换、拉普拉斯金字塔、PCA、加权平均等多种融合方法
• 多模态处理: 支持红外-可见光、CT-MRI等不同模态图像对的融合处理
• 定量评价: 提供信息熵、互信息、结构相似性、空间频率等客观评价指标
• 批量处理: 支持多组图像对的批量融合与自动评价
• 可视化对比: 生成源图像与融合结果的并列对比图，带标尺和色彩条
• 灵活配置: 可自定义分解层级、融合规则等参数，支持掩模区域融合
• 结果导出: 自动保存融合图像、指标表格和对比图，符合论文发表要求

使用方法

基本流程

1. 准备已配准的源图像对（灰度或彩色）
2. 配置融合算法参数（算法选择、分解层级等）
3. 运行主程序进行图像融合
4. 查看生成的融合结果和评价指标
5. 分析对比不同算法的性能表现

操作步骤

% 设置图像路径和参数 config.imagePath1 = 'visible_image.png'; config.imagePath2 = 'infrared_image.png'; config.fusionMethod = 'wavelet'; % 选择融合算法 config.decompositionLevel = 3; % 设置分解层级

% 执行图像融合 results = main_fusion_process(config);

% 查看结果 disp(results.metrics); % 显示评价指标 imshow(results.fusedImage); % 显示融合图像

参数配置说明

• 融合算法: wavelet(小波变换)、laplacian(拉普拉斯金字塔)、pca(主成分分析)、weighted(加权平均)
• 分解层级: 通常设置为3-5级，影响融合的精细程度
• 融合规则: 可选择最大值、平均值、区域能量等规则
• 掩模选项: 可选二值掩模图像，指定特定区域进行融合

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox（部分算法需要）

硬件建议

• 内存: 4GB以上（处理高分辨率图像建议8GB+）
• 存储空间: 1GB可用空间用于程序和结果存储
• 显示器: 支持真彩色显示，建议分辨率1920×1080以上

文件说明

主程序文件实现了整个图像融合流程的核心控制功能，包括图像读取与预处理、算法参数配置、多方法融合执行、结果质量评价、可视化对比生成以及报告文件输出等完整链路。该文件整合了各功能模块，提供统一的调用接口，支持单对图像处理和批量作业模式，确保融合实验的高效运行与结果的一致性。