MATLAB多模态图像融合算法集成工具箱

资 源 简 介

本工具箱集成五种主流图像融合算法（IHS、PCA、拉普拉斯金字塔、PCNN、小波变换），提供标准化测试图像库与对比测试模块，支持多模态图像融合研究，特别适用于毕业论文实验分析。

详 情 说 明

多模态图像融合算法集成工具箱（毕业论文专用版）

项目介绍

本项目是一个专门为毕业论文研究设计的综合性图像融合算法测试平台。工具箱完整集成了五种主流的图像融合算法，提供从图像预处理、算法执行到结果评估的全流程解决方案。系统内置标准化测试图像库，支持多模态图像的自动配准与融合处理，旨在为图像融合领域的学术研究提供可靠、易用的实验环境。

功能特性

• 算法集成：包含IHS变换、主成分分析(PCA)、拉普拉斯金字塔、脉冲耦合神经网络(PCNN)和小波变换五种经典融合算法
• 多模态支持：专门优化针对可见光与红外图像的融合效果，同时支持医学影像等多模态数据
• 参数可调：提供完整的参数调试界面，支持各算法的融合系数、分解层数等关键参数灵活调整
• 性能评估：内置多维度融合质量评估体系，自动计算信息熵、标准差、互信息等客观指标
• 可视化对比：生成直观的对比分析面板，并列显示原始图像与各算法融合结果
• 标准化测试：提供配对的测试图像库，确保实验结果的可靠性和可复现性

使用方法

1. 数据准备：将需要融合的图像对放置在指定输入文件夹，支持JPEG/PNG/BMP格式
2. 参数设置：通过图形界面调整各算法的参数配置，或使用默认优化参数
3. 执行融合：启动主程序，系统自动完成图像配准、融合计算和结果评估
4. 结果分析：查看生成的融合图像、质量评估报告和对比可视化面板
5. 导出数据：保存融合结果图像和详细的性能分析数据表供论文使用

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 18.04+
• 运行环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 内存需求：最低8GB RAM，推荐16GB RAM（处理大尺寸图像时）
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间
• 显示器：推荐1920×1080及以上分辨率以确保最佳可视化效果

文件说明

主程序文件实现了完整的图像融合处理流程，包括用户交互界面初始化、输入图像读取与验证、自动配准预处理，以及五种核心融合算法的并行执行与结果对比。该文件还负责协调质量评估模块的计算，生成综合性能报告，并管理所有可视化输出结果的显示与保存功能。