MATLAB实现的马尔可夫随机场多模态遥感图像融合系统

资 源 简 介

本项目开发了一种基于马尔可夫随机场的图像融合算法，专为多模态遥感图像设计。系统通过MRF模型有效捕捉空间上下文特征，支持多尺度与非多尺度两种融合框架，并具备自动优化功能，提升融合精度与效率。

详 情 说 明

基于马尔可夫随机场的多模态遥感图像融合系统

项目介绍

本项目研发了一种先进的基于马尔可夫随机场（MRF）的图像融合算法，专门设计用于处理多模态遥感图像。系统采用概率图模型方法，通过MRF有效捕捉图像的空间上下文特征，实现了多光谱遥感图像的高质量融合。本系统支持多尺度分解和非多尺度分解两种融合框架，能够自动优化融合参数，并提供全面的量化评估指标验证融合性能。

功能特性

• MRF空间建模：利用马尔可夫随机场模型有效捕捉图像的空间上下文特征
• 双框架支持：同时支持多尺度分解和非多尺度分解两种融合框架
• 参数自动优化：采用最大后验概率估计方法自动优化融合参数
• 多模态处理：专门优化用于多光谱遥感图像的融合处理
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等多种量化指标验证融合效果
• 可视化分析：生成中间处理过程的可视化结果和性能分析图表

使用方法

输入要求

• 多源遥感图像数据（多光谱图像、高分辨率图像等）
• 输入图像对需完成空间配准并具有相同尺寸
• 支持TIFF、JPEG、PNG等常见图像格式
• 可选的参数配置文件（融合权重、迭代次数等）

输出结果

• 融合后的高质量图像文件
• 详细的融合质量评估报告
• 中间处理过程的可视化结果
• 算法性能分析图表

基本操作流程

1. 准备已配准的输入图像对
2. 配置融合参数（可选）
3. 运行融合算法
4. 查看融合结果和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 建议内存：8GB或以上
• 磁盘空间：至少1GB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优化、多尺度分解框架的执行、融合参数的自适应调整、融合结果的质量评估计算以及最终输出文件的生成与保存等功能。该文件整合了算法的各个关键模块，为用户提供完整的图像融合解决方案。