基于MATLAB的小波变换与自适应局部能量多模态图像融合系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了两种先进的图像融合算法。Exercise1采用小波变换与局部能量策略进行多尺度像素级融合；Exercise2引入自适应优化方法，依据图像特征动态调整融合参数，提升融合质量与鲁棒性。

详 情 说 明

基于小波变换与自适应局部能量的多模态图像智能融合系统

项目介绍

本项目实现两种先进的图像融合方法，旨在通过多尺度分析与自适应策略，实现对多模态源图像的智能、高质量融合。系统针对已配准的灰度图像对，通过小波变换提取多尺度特征，并结合局部能量分析与自适应权重优化算法，生成信息更丰富、细节更清晰的融合图像。同时，系统内置5个专业评价函数，可对融合结果进行全面的客观质量评估。

功能特性

• Exercise1：基于小波变换与局部能量的融合方法

- 对源图像进行多尺度小波分解，提取不同频带的细节信息 - 基于局部窗口能量计算，实现低频近似系数与高频细节系数的有效融合 - 提供可配置的小波基类型与分解层数参数

• Exercise2：自适应融合权重优化方法

- 根据不同图像区域的局部特征（如纹理复杂度、边缘强度）动态调整融合权重 - 引入自适应算法阈值参数，优化不同场景下的融合效果 - 实现更精准的区域特征感知与融合策略

• 全面的质量评估体系

- 内置5个专业评价函数（myfunction1-myfunction5），涵盖互信息、空间频率、边缘强度等关键指标 - 自动生成融合质量报告，提供客观的性能量化分析 - 支持融合结果的横向对比与优化方向判断

• 可视化分析工具

- 提供小波分解系数分布图、局部能量热力图、权重分布可视化等过程分析图表 - 辅助用户理解融合过程与算法机理

使用方法

1. 准备输入图像

- 确保两幅源图像已完成配准，尺寸相同 - 支持的图像格式：JPG、PNG、TIF

1. 设置融合参数

- 小波参数：选择小波基类型（如'db4'），设定分解层数（默认3层） - 融合参数：调整局部窗口尺寸（默认5×5）、自适应算法阈值参数

1. 执行图像融合

- 运行主程序，系统将自动执行融合流程并生成结果 - 可选择Exercise1或Exercise2两种融合方法

1. 查看输出结果

- 融合图像：与输入同尺寸的灰度图像矩阵 - 质量报告：包含5个评价指标的数值结果 - 分析图表：小波系数分布、能量热力图、权重可视化

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、小波工具箱
• 硬件建议：至少4GB内存，支持基本图像处理操作

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，主要负责整个融合流程的调度与执行。它整合了图像读取与预处理、小波多尺度分解、局部能量特征计算、自适应融合权重优化以及融合图像重构等核心算法模块。同时，该文件还负责调用性能评价函数对融合结果进行质量评估，并生成包含量化指标的质量报告。此外，主程序还实现了融合过程关键信息的可视化功能，为用户提供直观的分析界面。