基于NMF快速影像融合的MATLAB实现与评估系统

资 源 简 介

本项目提供了一种基于非负矩阵分解(NMF)的高效影像融合算法MATLAB实现。系统支持多种源图像融合，优化了计算效率，可快速处理高分辨率图像。适用于图像增强、多模态信息整合等场景。

详 情 说 明

基于NMF快速影像融合的MATLAB实现与评估系统

项目介绍

本项目实现了一个基于非负矩阵分解（NMF）的高效影像融合算法。系统能够将多幅源图像（如可见光图像、红外图像等）融合生成一幅包含更丰富信息的合成图像。通过算法优化设计，在处理高分辨率图像时仍能保持快速运行。系统附带完整的测试框架，包含多种测试图像集，支持融合效果的质量评估和性能分析。

功能特性

• 核心融合算法: 基于改进的非负矩阵分解技术，实现高质量图像融合
• 计算效率优化: 采用正交分解图像处理技术和快速矩阵运算加速技术
• 多格式支持: 支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 参数可配置: 支持分解层数、迭代次数、收敛阈值等参数灵活设置
• 全面评估体系: 提供信息熵、标准差、融合相似度等多维度质量评估指标
• 性能分析: 生成详细的运行时间、内存使用情况等性能报告
• 可视化展示: 支持源图像与融合图像的并排对比显示

使用方法

1. 准备待融合的源图像（需确保图像尺寸一致）
2. 运行主程序，可选择使用默认参数或自定义设置
3. 系统自动执行图像融合处理
4. 查看输出的融合图像和质量评估报告
5. 分析生成的性能数据和可视化对比结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，集成了完整的影像融合处理流程。它负责协调图像读取与预处理、融合算法执行、结果输出与评估等各项功能，提供参数配置界面，生成质量评估报告和性能分析数据，并实现融合结果的可视化展示。