基于EM算法的图像融合算法：无需多尺度分解的Matlab实现

基于EM算法的图像融合算法：无需多尺度分解的Matlab实现

图像融合是将多幅图像融合成一幅具有更全面信息的图像的过程。在本文中，将介绍一种基于EM算法的图像融合算法，并提供Matlab代码实现。该算法不需要进行多尺度分解，能够有效地将多幅图像融合成一幅高质量的图像。

1. 算法概述
   EM算法（Expectation-Maximization，期望最大化算法）是一种迭代算法，用于求解包含隐变量的概率模型的参数估计。在图像融合问题中，我们可以将每个像素看作是一个隐变量，通过EM算法来估计每个像素的融合结果。

2. 算法步骤
   以下是基于EM算法的图像融合算法的步骤：

步骤1: 初始化
首先，读取待融合的多幅图像，包括RGB彩色图像或灰度图像。将图像进行归一化处理，确保像素值范围在[0, 1]之间。

步骤2: 初始化参数
设定融合图像的大小，并初始化融合图像的像素值为0。

步骤3: 迭代更新
重复执行以下步骤直到收敛：

3.1: E步骤（Expectation）
对于每个像素位置，计算每幅图像的权重。可以使用像素值的概率密度函数来计算每幅图像的权重。

3.2: M步骤（Maximization）
对于每个像素位置，根据计算得到的权重，通过加权平均的方式计算融合图像的像素值。

步骤4: 输出结果
迭代更新结束后，将得到的融合图像进行归一化处理，使像素值范围在[0, 1]之间。最后，将融合图像进行显示或保存。

3. Matlab代码实现
   以下是基于EM算法的图像融合算