图像融合

资 源 简 介

图像融合

详 情 说 明

图像融合是将来自不同传感器或不同模式的图像信息进行综合处理的技术，旨在获得比单一图像更全面、更清晰的视觉效果。这项技术在遥感、医疗诊断和军事侦察等领域有广泛应用。

小波变换作为图像融合的核心算法之一，其优势在于多分辨率分析能力。该方法能够将图像分解为不同频带，允许我们对高低频分量分别处理。典型的处理流程包含三个关键步骤：

多尺度分解阶段：使用小波变换将源图像分解为低频近似系数和高频细节系数。三电平分解意味着进行三次下采样操作，每次分解都将图像分为更精细的频带。

融合规则设计：对低频系数通常采用加权平均或取最大值策略，高频系数则常用绝对值最大法保留边缘特征。医疗影像融合需要特别注意保留不同模态的特征信息。

重构过程：通过逆小波变换将处理后的系数重建为融合图像。在MATLAB实现中，可以使用小波工具箱函数完成分解与重构，重点在于融合规则的编码实现。

实验结果评估通常采用信息熵、互信息和边缘保持度等指标。需要注意不同传感器（如CCD与红外）的图像特性差异，热成像与视觉图像的融合需要特别考虑温度信息的保留。该技术的挑战在于保持光谱特征的同时增强空间细节，这是当前研究的重点方向。