基于马尔可夫随机场的遥感图像自适应融合MATLAB系统

资 源 简 介

本项目提供一种基于马尔可夫随机场（MRF）模型的智能图像融合算法，专为多源遥感图像如多光谱图像设计。通过MRF模型整合空间上下文特征，该系统自适应融合图像，提升融合质量与准确性，实现高效的遥感数据处理。

详 情 说 明

基于马尔可夫随机场的多源遥感图像自适应融合系统

项目介绍

本项目开发了一种基于马尔可夫随机场(MRF)模型的智能图像融合算法，专门针对遥感图像（如多光谱图像）的融合需求。系统通过MRF模型有效捕捉图像的空间上下文特征，将邻域像素间的相关性作为约束条件整合到融合模型中。算法采用最大后验概率估计方法寻求最优解，既支持基于多尺度分解(MD)的图像融合，也适用于非MD基础的图像融合方案。本系统能够显著提升融合图像的质量，保留源图像的重要特征信息。

功能特性

• 先进的MRF建模技术：利用马尔可夫随机场模型捕捉图像空间上下文特征
• 灵活的融合方案：支持基于多尺度分解的图像融合和非MD基础的融合方法
• 优化算法：采用最大后验概率估计方法寻求最优融合解
• 自适应参数调整：支持融合权重系数和MRF模型参数的自定义配置
• 全面的质量评估：提供多种客观评价指标的质量评估报告
• 可视化分析：生成融合过程中不同阶段的中间图像结果

使用方法

输入要求

• 图像对：多源遥感图像对（如多光谱图像与全色图像）
• 图像尺寸：标准遥感图像尺寸（如512×512, 1024×1024）
• 支持格式：TIFF, JPEG, PNG等常见图像格式
• 可选参数：融合权重系数、MRF模型参数配置

输出结果

• 高质量融合图像（保持原始尺寸和空间分辨率）
• 融合质量评估报告（包含客观评价指标）
• 融合过程可视化结果（不同阶段的中间图像）
• 参数优化记录文件

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存：8GB以上
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、马尔可夫随机场模型的构建与参数初始化、融合算法的执行与优化过程、结果图像的质量评估与可视化输出。该文件整合了多尺度分解与非分解两种融合路径，提供了参数配置接口，并负责生成最终的融合结果及相关分析报告。