​数字图像融合的程序

资 源 简 介

​数字图像融合的程序

详 情 说 明

数字图像融合是通过特定算法将多幅源图像信息综合生成一幅更全面、更清晰的图像的过程，在遥感、医学成像等领域应用广泛。以下是几种典型融合方法的实现思路分析：

加权平均法 最基础的融合策略，对两幅图像的每个像素点按预设权重进行线性叠加。这种方法计算效率高，但可能因权重分配不当导致细节丢失，适用于对实时性要求较高的场景。

HIS变换法 基于色彩空间转换的技术，先将RGB图像转换到HIS（色调-亮度-饱和度）空间，用高分辨率图像的亮度分量替换多光谱图像的亮度分量，再逆变换回RGB空间。该方法能有效保留光谱特性，常用于卫星影像融合。

PCA主成分分析法 通过协方差矩阵计算图像的主成分，用第一主成分替换高分辨率图像的对应波段，最后进行逆变换。PCA的优势在于自动确定各波段权重，适合多光谱与全色图像的融合，但计算复杂度较高。

实际应用中常根据图像特性组合多种算法，例如先用PCA提取主要特征，再通过加权平均优化局部细节。融合效果评价可结合信息熵、标准差等客观指标与主观视觉评估。