基于MATLAB的CBF算法实现图像融合

基于MATLAB的CBF算法实现图像融合

本文将介绍如何使用MATLAB实现一种常用的图像融合算法——CBF（Contrast Based Fusion）。CBF算法通过将两幅图像的亮度信息和对比度信息加权融合得到一幅新的图像，从而实现图像融合的效果。在本文中，我们将同时提供MATLAB代码和算法原理讲解，希望读者能够通过本文学习到有关图像融合的相关知识。

一、算法原理

CBF算法是一种简单但实用的图像融合算法，其基本原理可以用以下公式表示：

f(x,y) = w1*f1(x,y)+(1-w1)f2(x,y)+w2(G1(x,y)-G2(x,y))

其中，f1(x,y)和f2(x,y)分别表示待融合的两幅图像，G1(x,y)和G2(x,y)则分别表示它们的梯度图像，在实际应用中，可以通过利用sobel、roberts等算子求得。w1和w2分别表示亮度信息和对比度信息的权重系数，这两个系数通常需要根据具体情况进行调整。

二、MATLAB实现

在MATLAB中，我们可以很方便地实现CBF算法。下面给出MATLAB的具体实现过程。

1.读取图像

首先，我们需要读取待融合的两幅图像。可以使用MATLAB自带的imread函数进行读取，例如：

% 读取图像
f1 = imread(‘image1.jpg’);
f2 = imread(‘image2.jpg’);

2.计算梯度图像

计算待融合图像的梯度图像，可以使用MATLAB自带的sobel和roberts算子等函数。下面以sobel算子为例：

% 计算梯度图像
G1 = imgr