图像融合

资 源 简 介

图像融合

详 情 说 明

图像融合技术主要目的是将来自不同传感器的图像信息整合成一幅包含更丰富信息的合成图像。其中变换域图像融合算法因其优异的性能成为当前主流方法之一。这类算法的核心思想是通过多尺度分解将图像转换到变换域，在变换系数层面进行融合处理，最后通过反变换重构出融合结果。

基于小波变换的融合方法首先对源图像进行多级小波分解，得到低频近似系数和高频细节系数。低频分量通常反映图像的主体轮廓，可采用加权平均或取最大值的融合规则；高频分量包含边缘和纹理信息，常采用绝对值取大或区域能量最大的策略。小波变换具有良好的时频局部性特点，能有效保留图像的细节特征。

拉普拉斯金字塔融合则是通过构建高斯金字塔和拉普拉斯金字塔来实现。每层拉普拉斯金字塔包含不同尺度下的图像细节信息，在融合时可根据具体的应用需求选择像素级取大、区域方差比较等规则。这种方法能更好地保持图像的空间连续性，特别适合多焦点图像的融合场景。

这两种变换域方法都遵循类似的流程：图像分解→系数融合→图像重构。在实际应用中，选择哪种变换方式需要综合考虑融合目的、计算效率和硬件条件等因素。最新研究趋势是将深度学习方法与传统变换域融合相结合，以进一步提升融合质量。