提供两幅图像融合的示例代码。

简介：
在图像处理领域，图像融合作为一种技术，致力于将两幅或多幅图像的信息整合在一起，旨在提升视觉效果并强化特定的特征。标题“实现两幅图象融合的例子源码”明确指出了提供的一段代码，其作用在于演示如何实际操作地将两张图像进行融合。描述进一步强调了该标题的意义，确认了其作为关于图像融合实践操作的一个示例的性质。图像融合通常涉及以下几个关键知识点：首先，**图像的基本概念**阐述了图像由像素构成，每个像素都对应着独特的颜色和亮度值；在融合过程中，像素是核心的处理单元。其次，**融合算法**种类繁多，例如基于频域的融合方法（如小波变换和傅立叶变换）、基于空域的融合方法（如加权平均和最大值选择），以及基于特征的融合等；这些算法会根据不同的融合目标和图像特性选择最合适的方案。此外，**加权平均法**是一种广泛应用的融合方法，它通过为每幅图像的像素分配不同的权重后，将这些权重与像素值相乘并求和，从而得到最终的融合图像像素值；这些权重可以根据图像的信噪比或对比度等指标来确定。更进一步地，**小波变换**能够将图像从空域转换到频域，从而实现多尺度分析；在频域上进行融合有助于更好地保留图像的细节和结构信息。同时, **图像金字塔**构建在进行图像融合时有时会采用, 即先在不同分辨率下对图像进行处理, 然后在每一层进行融合, 最后合成全分辨率的融合图片. 此外, **MATLAB或OpenCV库**这类常用的编程工具提供了丰富的用于处理图片的函数, 包括用于实现多种类型的图象融化功能, 可以简化源码编写过程. 例如, 在MATLAB中可以使用imfuse函数来进行图象融化; 在OpenCV中则可以使用merge、addWeighted等函数. 最后, **图像评估**是保证融化效果的重要环节, 常用的评价指标包括均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)等. 提供的压缩包很可能包含一段用特定编程语言（如Python、C++或MATLAB）编写的代码示例, 展示了如何实现上述的一种或多种融化算法. 为了充分理解这段代码及其背后的原理, 需要具备一定的编程基础以及对图像处理技术的了解, 并且需要熟悉相关函数的具体作用以及如何读取、处理和显示图片数据. 通过阅读并运行源码可以直观地学习到图象融化的实际操作流程, 这对于学习和研究图象处理技术具有重要的价值。