对同样维度的两张图像进行融合

资 源 简 介

对同样维度的两张图像进行融合

详 情 说 明

图像融合是一种将多源图像信息整合为单一高质量图像的技术，在医学成像、遥感监测等领域应用广泛。这里介绍一种基于离散小波变换（DWT）的加权融合方法实现思路。

核心流程分为三个阶段：首先对两张输入图像进行多尺度小波分解，获得低频近似系数和高频细节系数。低频分量采用区域能量加权策略，通过计算局部窗口的能量值动态分配融合权重，保留更多纹理和结构信息；高频分量则采用绝对值取大原则，突出边缘和细节特征。最后通过小波逆变换重构融合图像。

该方法的关键优势在于：小波变换的多分辨率特性能够分离不同频带的特征，而自适应的权重分配机制可以避免人工设定固定阈值。实际应用时需注意输入图像的尺寸对齐问题，且建议使用灰度图像或对RGB通道分别处理。若需调整融合效果，可尝试修改小波基函数类型（如Haar、db4等）或调整能量计算的窗口大小参数。