小波变换的红外与可见光图像融合

资 源 简 介

小波变换的红外与可见光图像融合

详 情 说 明

小波变换在红外与可见光图像融合领域展现出独特的优势。这种多分辨率分析方法能够有效保留两种图像的重要特征，通过频域分解实现优势互补。

在MATLAB实现中，算法首先对红外和可见光图像进行小波分解，得到不同尺度的低频和高频系数。低频分量通常包含图像的主体结构信息，而高频分量则保留了边缘纹理等细节特征。融合策略的核心在于合理组合这些系数：对低频分量采用加权平均或基于区域能量的方法，而高频分量则采用绝对值取大或局部方差比较等规则。

红外图像的优势在于热辐射信息突出，能清晰显示温度差异；可见光图像则保留了丰富的纹理细节和色彩信息。通过小波变换融合，可以得到同时具备热目标显著性和视觉自然度的合成图像。这种技术在军事侦察、医学诊断和安防监控等领域有广泛应用前景。

MATLAB的小波工具箱提供了完善的函数支持，包括分解重构、系数处理和可视化等操作。算法的实现需要注意小波基的选择、分解层数的确定以及融合规则的优化，这些因素直接影响最终的融合效果。