【图像融合】基于matlab Neuro-Fuzzy神经模糊系统图像融合【含Matlab源码 7578期】

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⛄一、Neuro-Fuzzy神经模糊系统图像融合

Neuro-Fuzzy神经模糊系统是一种结合了模糊逻辑和人工神经网络的智能计算模型，在图像融合中常用于处理不确定性信息。其原理和流程如下：

1 原理：
（1）模糊逻辑：利用模糊集合和模糊规则表示输入的不确定性，使得系统能处理非精确的数据和描述复杂的场景。
（2）神经网络：通过训练过程学习到输入和输出之间的复杂映射关系，可以自动提取特征并适应不同的图像模式。
（3）神经模糊系统：将模糊逻辑和神经网络结合起来，允许系统同时具备自学习能力及模糊决策的能力。

2 融合流程：
a) 输入准备：收集待融合的图像数据，如多角度、多波段或多尺度图像。
b) 模糊化：对图像数据进行模糊处理，将其转换成模糊集，考虑像素间的不确定性和灰度变化。
c) 建立神经模糊结构：设计模糊规则库，并构建神经网络层来处理模糊系统的推理过程。
d) 训练：通过大量的样本数据调整神经网络参数，使其能够理解和模拟模糊规则。
e) 融合决策：神经网络输出融合权重，按照这些权重将模糊化的图像融合起来。
f) 融合结果：生成融合后的图像，通常会保留原始图像的优点，如高对比度部分的清晰度和丰富光谱信息的部分。

⛄二、部分源代码和运行步骤

2.1 部分代码
clc all

2.2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果