基于Matlab的IHS图像融合算法实现

本文详细介绍了如何使用Matlab实现IHS图像融合算法,包括算法原理、步骤和具体的Matlab代码实现。通过将RGB图像转换为IHS空间,计算融合分量,再转回RGB图像,实现图像信息的综合。文中还提到了实际应用中可能需要考虑的几何校正和去噪等环节。

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基于Matlab的IHS图像融合算法实现

图像融合是多幅图像信息整合的过程,通过对多个图像进行融合,可以得到更加全面、丰富的信息。其中,IHS(Intensity-Hue-Saturation)图像融合算法是一种常用的方法。这篇文章将介绍如何使用Matlab实现IHS图像融合算法,并提供相应的源代码。

  1. IHS图像融合算法原理

IHS图像融合算法是将RGB彩色图像转化为IHS空间中的亮度(Intensity)、色调(Hue)和饱和度(Saturation)三个分量,然后再将不同图像的I、H、S三个分量进行融合,最后再将融合后的IHS分量转换回RGB彩色图像。该算法的流程如下:

(1)将RGB图像转换为IHS颜色空间,公式如下:

I = (R+G+B)/3
H = arccos((2R-G-B)/2(sqrt((R-G)^2+(R-B)*(G-B))))
S = sqrt((R-G)2+(R-B)*(G-B)+(G-B)2)/3

(2)对于两幅RGB彩色图像,分别将它们转换为IHS空间中的分量,计算它们的融合IHS分量,具体融合公式如下:

I_fusion=(I_1+I_2)/2
H_fusion&

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