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资源说明：在图像处理领域，融合是一种将多源图像信息整合在一起的技术，以提高图像的质量或提取更多的有用信息。在给定的MATLAB编写的影像融合程序中，涵盖了四种不同的融合方法：Brovey变换融合、加权融合、HIS变换融合以及高通滤波融合。下面将分别对这四种融合技术进行详细介绍。
1. Brovey变换融合：
Brovey变换融合是基于直方图匹配的融合方法，主要用于多光谱图像融合。该方法通过调整源图像的直方图，使得两幅图像的亮度分布接近，然后按照调整后的亮度值进行融合。Brovey变换的优点是简单快速，但可能会导致亮度失真，尤其是在对比度差异较大的图像中。
2. 加权融合：
加权融合是一种基于像素级的融合方法，它根据图像的特性（如频域特征、空间分辨率等）为每个源图像分配权重。这些权重可以手动设定或者根据图像的特征自动计算。加权融合可以灵活地突出不同图像的特定信息，但选择合适的权重至关重要，否则可能会影响融合效果。
3. HIS变换融合：
HIS（色调、饱和度、强度）变换是一种颜色空间转换方法，常用于彩色图像处理。在HIS色彩空间中，色调表示颜色，饱和度表示颜色纯度，强度表示亮度。HIS变换融合是将源图像转换到HIS空间，然后在该空间内进行融合，最后再转换回RGB空间。这种方法能较好地保留图像的颜色信息，适合处理彩色图像融合。
4. 高通滤波融合：
高通滤波是滤波器理论中的一个概念，主要用于提取图像的高频成分，即边缘和细节信息。在图像融合中，通常先对源图像进行高通滤波，然后将得到的边缘图像与原图像进行融合，这样可以增强图像的边缘细节，提高图像的清晰度。然而，过度的高通滤波可能导致噪声放大，因此需要合理设置滤波器参数。
这些MATLAB程序提供了实践和理解这些融合方法的平台。通过运行和修改这些代码，用户不仅可以了解每种融合技术的工作原理，还可以探索不同的参数设置对融合结果的影响，从而深入理解和应用图像融合技术。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的融合方法，例如在遥感图像分析、医学图像处理、视觉检测等领域都有广泛的应用。
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