基于MATLAB的多算法全色与多光谱图像融合系统

资 源 简 介

该项目集成六种经典图像融合算法（IHS、高通滤波、GIHS、小波变换、PCA和Brovey变换），实现全色与多光谱图像的高效融合，提升空间与光谱分辨率，适用于遥感图像处理与分析。

详 情 说 明

基于多种算法的全色与多光谱图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一个集成六种经典图像融合方法的全色与多光谱图像融合系统，专门用于处理高空间分辨率的全色图像和高光谱分辨率的多光谱图像。通过先进的图像处理技术，系统能够生成同时具备高空间细节和丰富光谱信息的高质量融合图像，满足遥感、测绘等领域的专业需求。

功能特性

• 多算法集成：集成了IHS变换、高通滤波、GIHS、小波变换、PCA和Brovey变换六种经典融合方法
• 灵活配置：支持用户根据图像特性选择最优融合方案，可调整小波基类型、滤波器尺寸等参数
• 质量评估：自动生成包含相关系数、ERGAS、Q4等量化指标的质量评估报告
• 可视化分析：提供原始多光谱图像、全色图像与融合结果的并排显示与差异分析
• 高精度融合：输出与输入全色图像同分辨率的多波段图像，保持光谱特征完整性

使用方法

数据准备

1. 全色图像：准备单波段高分辨率灰度图像（建议空间分辨率优于多光谱图像4倍以上）
2. 多光谱图像：准备多波段（通常3-4个波段）低空间分辨率图像（需与全色图像地理配准）

参数配置

通过系统界面或配置文件选择：

• 融合方法（六种算法可选）
• 小波基类型（针对小波变换方法）
• 滤波器尺寸（针对高通滤波方法）
• 其他算法特定参数

运行流程

1. 加载输入图像数据
2. 选择融合算法并设置参数
3. 执行图像融合处理
4. 查看融合结果和质量评估报告
5. 导出融合图像和可视化对比图

系统要求

硬件环境

• 内存：建议8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 显示设备：支持真彩色显示

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 必要的MATLAB扩展工具包

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要包括图像数据的读取与预处理、六种融合算法的集成调用、融合结果的质量评估计算、可视化对比图的生成以及最终结果的导出功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块的协同工作，确保融合流程的完整执行。