基于MATLAB的多模态图像智能融合解决方案

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的多模态图像融合工具，支持可见光/红外、CT/MRI等多源图像的像素级融合。集成小波变换、金字塔分解及深度学习算法，具备融合效果量化评估与可视化对比功能，有效提升图像信息密度与视觉质量。

详 情 说 明

基于MATLAB的多模态图像智能融合系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB的多模态图像智能融合系统，专门用于处理多源图像（如可见光与红外图像、医学CT与MRI图像）的像素级融合。系统通过整合不同模态图像的互补信息，显著提升图像的信息密度与视觉质量，为军事侦察、医疗诊断、遥感分析等领域提供有效工具。系统支持多种主流融合算法，并提供融合效果的量化评估与可视化对比功能。

功能特性

• 多模态融合：支持可见光/红外、CT/MRI等同场景不同模态的配准图像对融合。
• 多算法支持：

* 传统方法：小波变换融合、拉普拉斯金字塔融合。 * 前沿方法：基于深度学习的特征级融合。

• 质量评估：自动生成融合质量评估报告，包含信息熵、标准差、互信息等多个客观评价指标。
• 可视化对比：提供专业的图像对比展示界面，可并排查看输入图像与融合结果，支持灰度与伪彩色等多种渲染模式，便于直观分析。

使用方法

1. 准备输入图像：确保拥有至少2张已经过严格配准、尺寸相同的多模态源图像（如256x256像素）。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主脚本。
3. 选择图像与算法：根据程序提示，在图形界面或命令行中选择需要融合的图像文件，并选择期望的融合算法（如小波变换、金字塔分解或深度学习）。
4. 查看与分析结果：程序将自动完成融合计算、质量评估与可视化。系统会显示融合图像、生成评估报告，并提供对比视图供用户分析。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 工具包：需要安装 Image Processing Toolbox。若使用深度学习融合方法，需额外安装 Deep Learning Toolbox。
• 内存：推荐至少 4GB 可用内存，处理高分辨率图像时需更大内存。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，主要负责用户交互流程控制、算法调度与结果展示。其核心能力包括：引导用户完成源图像的输入与选择；根据用户指令调用不同融合算法模块进行图像处理；对融合结果进行客观质量指标的计算与分析；最终将输入的源图像、输出的融合图像以及质量评估报告以图形化界面的形式进行并排对比展示，完成一次完整的融合分析任务。