小波变换以及压缩感知的理论编写的图像融合程序

资 源 简 介

小波变换以及压缩感知的理论编写的图像融合程序

详 情 说 明

小波变换与压缩感知在图像融合中的应用

图像融合技术旨在将多幅源图像的信息整合成一幅更具信息量的合成图像。结合小波变换的多尺度分析能力和压缩感知的稀疏表示理论，可以实现高效的图像融合。以下是该方案的核心实现思路：

小波变换分解 首先对每幅源图像进行多层级小波分解，得到低频近似系数和高频细节系数。低频分量反映图像的整体结构，而高频分量则包含边缘、纹理等细节信息。

压缩感知稀疏处理 对高频系数采用压缩感知理论进行处理。通过构建稀疏字典（如DCT或Wavelet字典），将高频信息转换为稀疏域表示。利用观测矩阵对稀疏系数进行降维采集，保留主要特征的同时减少数据量。

融合规则设计 低频系数采用加权平均或区域能量最大化的策略融合，保留基础结构信息。高频系数的融合则利用压缩感知重构后的稀疏系数，通过比较局部方差或绝对值最大原则选择显著特征。

逆变换重构 对融合后的低频和高频系数执行小波逆变换，生成最终融合图像。通过压缩感知的优化重构算法（如OMP或BP），能有效恢复高频细节并抑制噪声。

该方法优势在于：小波变换提供多分辨率分析框架，而压缩感知通过稀疏性先验提升了高频信息的融合质量，尤其适用于红外-可见光等多模态图像的融合场景。实际应用中需注意小波基选择、稀疏字典构建和观测矩阵设计的平衡，以兼顾融合效果和计算效率。