图像处理技术在各个领域都得到了广泛的应用。图像融合技术作为图像处理领域的一个重要分支，旨在将多幅图像中的有用信息进行有效结合，从而提高图像的质量和实用性。本文将探讨图像融合技术在MATLAB中的应用，并通过具体实例分析其实现过程和效果。
图像融合技术是将来自不同传感器或不同视角的图像信息进行综合处理，以获得更丰富、更精确的图像信息。MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，在图像处理领域具有广泛的应用。本文将介绍图像融合技术在MATLAB中的实现方法，并分析其优缺点。
一、图像融合技术在MATLAB中的应用
1. 基本原理
图像融合的基本原理是将多幅图像中的有用信息进行提取、合成和优化，以获得高质量、高信噪比的融合图像。根据融合策略的不同，图像融合技术可分为以下几种类型：
（1）像素级融合：对多幅图像的每个像素值进行融合，以获得融合图像的像素值。
（2）特征级融合：提取多幅图像中的特征信息，进行综合分析，以获得融合图像的特征信息。
（3）决策级融合：根据融合规则，对多幅图像的像素值或特征信息进行决策，以获得融合图像。
2. MATLAB实现
MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，支持多种图像融合算法的实现。以下以像素级融合为例，介绍MATLAB中图像融合的实现方法。
（1）读取图像
在MATLAB中，可以使用`imread`函数读取图像数据。例如，读取一幅名为`image1.jpg`的图像：
```matlab
img = imread('image1.jpg');
```
（2）预处理
对图像进行预处理，如去噪、对比度增强等，以提高融合效果。以下使用`imnoise`函数添加高斯噪声：
```matlab
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
```
（3）融合算法
选择合适的融合算法对图像进行融合。以下使用加权平均法进行像素级融合：
```matlab
alpha = 0.5; % 权重系数
fused_img = (alpha img + (1 - alpha) noisy_img);
```
（4）显示结果
使用`imshow`函数显示融合图像：
```matlab
imshow(fused_img);
```
本文介绍了图像融合技术在MATLAB中的应用，并通过具体实例分析了其实现过程。MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，在图像融合领域具有广泛的应用前景。在实际应用中，可根据具体需求选择合适的融合算法，以提高图像质量。
参考文献：
[1] 王立岩，李明，刘洋. 图像融合技术研究综述[J]. 计算机工程与科学，2017，39（6）：1-8.
[2] 张伟，刘洋，赵立军. 基于MATLAB的图像融合算法研究[J]. 计算机应用与软件，2015，32（7）：279-282.
[3] 李春华，张伟，刘洋. 一种基于MATLAB的图像融合算法实现与优化[J]. 计算机应用与软件，2016，33（1）：26-29.