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图像融合是将多个来源的图像信息整合为一个更全面、更有用的图像的过程。在MATLAB中,通过加权平均的方法可以实现可见光(微光)图像和红外图像的融合。这种技术常用于军事、监控和医学成像等领域,以结合不同传感器的优势,提升图像的可用性。
加权平均法的核心思想是为每幅输入图像分配一个权重,然后将它们按权重相加,生成融合后的图像。这种方法简单有效,适合初步的图像融合需求。例如,可见光图像能提供丰富的细节和色彩信息,而红外图像则擅长捕捉热辐射目标。通过调整权重,可以灵活地控制两种图像在融合结果中的贡献比例。
在MATLAB中实现这一过程,通常需要先读取两幅图像,确保它们的大小一致。接着,定义权重系数,计算加权和,最后输出融合图像。权重选择是关键,可以根据具体应用调整,以优化融合效果。这种方法虽然简单,但在实际应用中仍然具有较高的实用价值。