基于curvlet的图像融合代码

资 源 简 介

基于curvlet的图像融合代码

详 情 说 明

Curvelet变换是一种针对图像多尺度几何特征的有效表示方法，在图像融合领域具有独特优势。基于Curvelet变换的图像融合技术主要通过以下步骤实现：首先对源图像进行Curvelet分解，得到不同尺度和方向的子带系数；然后针对低频和高频系数分别采用适当的融合规则，例如低频部分可采用加权平均或取最大值策略，高频部分则常用基于局部能量或清晰度的选择方法；最后通过Curvelet逆变换重构出融合图像。

该方法的亮点在于Curvelet变换能更好地捕获图像的边缘和纹理特征，相比传统小波变换，在保持图像几何结构方面表现更优。对于医学影像、遥感图像等需要保留精细细节的融合场景特别有效。实现时需注意Curvelet分解层数的选择，过多会导致计算复杂度增加，过少则可能影响融合质量。

在实际应用中，这种算法能够显著提升融合图像的对比度和信息量，同时有效抑制伪影产生。通过调整融合规则参数，可以针对不同类型的图像源（如红外与可见光、多焦距图像等）进行定制化处理。