基于Contourlet变换与区域统计特征的多模态图像融合MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现基于区域统计特征的图像融合算法，结合Contourlet多尺度几何变换与区域统计特性对多模态图像进行融合。通过Contourlet工具箱对源图像进行多尺度分解，提取各子带系数的区域能量特征，实现更优的图像融合效果。

详 情 说 明

基于Contourlet变换与区域统计特征的多模态图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的基于区域统计特征的多模态图像融合算法。该算法结合Contourlet多尺度几何变换的强大方向捕捉能力与区域统计特性，能够有效保留源图像中的显著目标特征与清晰细节。系统通过对源图像进行多尺度分解，提取各子带系数的区域能量、方差等统计特征作为融合权重，并采用区域一致性检测优化融合规则，最终重构出高质量的融合图像。项目提供完整的MATLAB实现，包含测试数据与依赖工具，方便用户直接使用与进一步研究。

功能特性

• 多尺度几何分析：利用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解，优于传统小波变换。
• 区域统计特征融合：基于局部窗口计算区域能量、方差等统计量，构建自适应融合权重。
• 融合规则优化：引入区域一致性检测，避免融合边界出现不连续现象，提升视觉一致性。
• 自动质量评价：输出融合图像的互信息(MI)、空间频率(SF)、边缘强度(EI)等客观评价指标。
• 过程可视化：支持生成Contourlet系数分布、区域权重映射等中间结果图，便于算法分析与调试。

使用方法

1. 准备源图像：将待融合的两幅已配准的同尺寸图像（如红外与可见光图像对）放置于项目目录的test_images文件夹下，支持JPG、PNG、BMP格式。
2. 配置参数：根据需求编辑config.txt文件，调整Contourlet分解层数、区域窗口尺寸、融合规则阈值等参数。
3. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行主程序，系统将自动完成图像读取、融合计算、结果输出全过程。
4. 获取结果：程序运行后，将在results文件夹生成：

- 高分辨率融合图像（PNG格式） - 包含多项质量评价指标的文本报告 - 可选的过程数据可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，负责整个融合流程的协调与控制。其主要功能包括：读取用户配置参数与源图像数据；调用Contourlet变换模块对输入图像进行多尺度分解；执行基于区域统计特征的系数融合规则，并完成一致性优化检测；重构生成最终的融合图像；计算并输出融合结果的质量评价指标；根据用户设置保存融合图像、评价报告及中间过程的可视化图表。