MATLAB多模态传感器图像融合工具箱发布

资 源 简 介

本MATLAB工具箱提供多模态传感器图像融合的完整解决方案，支持红外、可见光、雷达等多源图像的智能处理。核心功能包括图像配准对齐、多尺度金字塔融合算法等，可有效提升图像分析的精度与效率。

详 情 说 明

多模态传感器图像融合工具箱

项目介绍

多模态传感器图像融合工具箱是一款专业的图像处理工具，专门用于多源传感器采集图像的智能融合处理。本工具箱集成了传统多尺度变换方法与现代深度学习技术，为红外、可见光、雷达等多种传感器图像提供完整的融合解决方案，旨在保留各源图像的优势特征，生成高质量的融合结果。

功能特性

• 多模态图像配准对齐：支持红外、可见光、雷达等不同类型传感器图像的精确空间配准
• 多尺度融合算法：基于拉普拉斯金字塔、小波变换等金字塔分解方法的融合处理
• 端到端融合网络：集成基于卷积神经网络的深度学习融合模型
• 融合质量评估：提供互信息、结构相似度等多种客观评价指标计算
• 可视化分析界面：输入/输出图像对比显示，融合过程可视化分析
• 批量处理功能：支持大批量图像自动处理与参数优化配置

使用方法

1. 准备输入数据：收集待融合的多源传感器图像（支持.jpg、.png、.tiff格式）
2. 配置融合参数：选择融合算法、设置权重参数、指定分解层数等
3. 执行融合处理：运行主程序启动融合流程
4. 查看输出结果：获取融合图像、分析报告、质量评估指标和可视化对比图
5. 参数优化：根据质量评估结果调整参数，获得最优融合效果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04+，macOS 10.14+
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 深度学习工具：MATLAB Deep Learning Toolbox（深度学习功能必需）
• 内存需求：最低8GB，推荐16GB以上
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件作为工具箱的核心控制单元，承担着整个融合流程的调度与管理职能。其主要实现了多源图像数据的统一加载与格式校验，根据用户配置智能选择并执行相应的融合算法（包括传统金字塔分解方法与深度学习网络），协调完成图像配准、特征提取、权重计算及融合重建等一系列关键技术步骤。同时，该文件还负责生成完整的融合分析报告，调用质量评估模块对结果进行量化评价，并组织所有输出结果的结构化保存与可视化展示。