基于MATLAB Curvelet变换的红外与可见光图像融合系统

资 源 简 介

本项目是一个基于MATLAB的图像融合系统，利用Curvelet变换有效提取红外图像的热辐射特征与可见光图像的纹理细节，实现多模态图像的优势互补。适用于热成像分析、安防监控等场景，提升图像信息的综合利用率。

详 情 说 明

基于Curvelet变换的红外与可见光图像融合系统

项目介绍

本项目开发一个专业的图像融合系统，专门用于红外图像与可见光图像的融合处理。系统通过使用Curvelet变换工具箱，能够有效提取红外图像的热辐射特征和可见光图像的纹理细节特征，实现两种模态图像的优势互补，生成具有红外目标显著性和可见光背景细节的融合图像。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用Curvelet多尺度几何分析，精确捕捉图像中的轮廓和纹理特征
• 智能融合策略：结合区域加权融合算法，有效保留红外目标显著性及可见光背景细节
• 质量控制：提供多种融合质量评估指标，包括互信息量和结构相似性指数
• 可视化输出：支持显示各级Curvelet系数分布图及中间处理过程

使用方法

1. 输入准备：

- 红外图像：单通道灰度图像（热成像温度分布图） - 可见光图像：RGB三通道或单通道灰度图像 - 参数设置：可选的Curvelet变换层数和融合规则阈值

1. 执行融合：

- 运行主程序启动图像融合处理流程 - 系统自动进行图像配准、特征提取和融合计算

1. 结果获取：

- 融合结果图像（与输入同分辨率） - 质量评估报告（互信息量、结构相似性等指标） - 处理过程图像集（Curvelet系数分布等中间结果）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Curvelet变换工具箱（FDCT工具箱）
• 图像处理工具箱
• 建议内存：4GB以上

文件说明

主程序文件实现了完整的图像融合流水线控制，包括图像预处理、Curvelet变换分析、系数层融合决策、逆变换重建等核心功能，同时负责融合质量评估和结果可视化输出。该文件整合了系统的所有关键模块，提供完整的红外与可见光图像融合解决方案。