图像融合算法

资 源 简 介

图像融合算法

详 情 说 明

图像融合是将多幅图像合成为一幅具有更丰富信息的图像的技术，在计算机视觉、医学成像和遥感等领域有广泛应用。常见的图像融合算法可分为基于变换域和空间域两大类。

PCA（主成分分析）算法是一种基于分量提取的融合方法。其核心思想是通过计算源图像的主成分来确定融合权重，保留图像的主要特征。该算法计算效率高，但对非线性特征的处理能力有限。

金字塔算法是经典的变换域方法，通过构建图像的多尺度表示实现融合。原始金字塔算法将图像分解为不同分辨率的层级，在各层级独立融合后重建。拉普拉斯金字塔作为改进算法，通过带通滤波保留细节信息，特别适合保留边缘和纹理特征。梯度金字塔则进一步优化了方向敏感性，能更好地捕捉图像的结构特征。

这些算法各有优势：PCA适合全局特征融合，金字塔系列算法在局部细节保留上表现优异。实际应用中常根据不同场景需求进行算法选择或组合使用，如医学图像融合更注重结构保持，而遥感图像则侧重光谱信息整合。