拉普拉斯塔型分解图像融合算法

资 源 简 介

拉普拉斯塔型分解图像融合算法

详 情 说 明

拉普拉斯塔型分解图像融合算法是一种基于多尺度分解的经典图像融合方法。该算法通过构建拉普拉斯金字塔来实现图像的多尺度表示，能够有效保留源图像在不同尺度下的细节信息。

算法实现主要分为三个步骤：首先对输入图像进行高斯金字塔分解，建立不同分辨率的图像层级；然后在这些层级上构建拉普拉斯金字塔，提取各尺度的细节信息；最后在拉普拉斯金字塔的每个层级上执行融合操作，并重构出最终的融合图像。

三层分解方案是实际应用中最常用的配置，能够在计算复杂度和融合效果之间取得良好平衡。底层处理最精细的图像细节，中层处理中等尺度的特征，顶层则处理最粗略的图像结构。MATLAB实现时可以利用其强大的矩阵运算能力高效完成金字塔构建和重构过程。

这种方法的优势在于能够根据应用需求，对不同尺度下的图像特征采用不同的融合规则，特别适合处理具有不同特征的源图像融合任务，如多聚焦图像融合、红外与可见光图像融合等场景。