本文章详细介绍了在MATLAB环境下实现图像融合的技术和方法，并提供了相关的源代码供读者参考学习。
图像融合是一种技术，用于综合处理来自多个来源的图像信息以提高视觉效果或增强特定特征。在图像处理与计算机视觉领域内尤为重要，并广泛应用于遥感、医学成像及视频监控等多个行业。MATLAB因其强大的数学计算功能和编程环境常被用来开发图像融合算法。
提供的压缩包文件中包括几个关键目录：
1. **Image-Fusion-Performance**：此目录可能包含不同图像融合方法的性能测试与比较，涵盖质量评估、复杂度分析及执行速度等多方面考量。
2. **DispFusion**：这一名称暗示其涉及立体视觉中的视差图处理。该目录或包括用于处理这类数据集的MATLAB代码及相关实验结果。
3. **LISQ**：具体含义不明确，可能代表特定融合算法或优化策略，需进一步查阅源码了解详细信息。
4. **zipfiles**：此文件夹内含未解压资源，可能是额外的数据集、文档或者相关代码。
在MATLAB中实现图像融合通常包括以下步骤：
- 图像预处理：校正、灰度化及归一化等操作确保输入数据质量的一致性。
- 选择合适的算法策略：基于应用场景挑选适合的小波变换、PCA（主成分分析）、直方图均衡法等多种方法。
- 执行图像融合：利用选定的算法对原始图像进行处理，生成新的合成图像。
- 后期优化调整：锐化或降噪以提升最终输出效果。
- 性能评估：通过对比新旧图像并使用信息熵、对比度及SSIM等量化指标来衡量融合结果。
理解每一步骤的目的及其理论基础对于实际应用至关重要，同时不断改进算法也非常重要。
5星
