基于小波变换的多源图像融合MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种高效的小波图像融合系统，能够将红外与可见光等多源图像融合，显著提升图像信息量与细节清晰度。系统通过小波分解提取高频细节与低频轮廓，适用于多聚焦图像处理等场景。

详 情 说 明

基于小波变换的多源图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的小波图像融合方法，能够将多幅具有不同特征的源图像（如红外与可见光图像、多聚焦图像等）融合成一幅信息更丰富、细节更清晰的合成图像。系统通过小波分解提取图像的高频细节与低频轮廓，采用自适应加权融合规则保留重要特征，最后通过小波重构生成高质量融合结果。支持图像预处理、融合效果量化评估与可视化对比。

功能特性

• 多尺度分解：采用离散小波变换（DWT）对源图像进行多尺度分解，提取低频轮廓信息和高频细节特征
• 自适应融合规则：基于区域方差的加权融合策略，有效保留源图像中的重要特征
• 多模态支持：适用于红外与可见光、多聚焦、医学影像等多种图像融合场景
• 质量评估：提供互信息（MI）、融合对称性（Q_AB/F）、均方根误差（RMSE）等多维度量化指标
• 可视化分析：支持源图像与融合结果的并排对比及差异热力图显示
• 参数可调：允许用户自定义小波基类型、分解层数、融合权重阈值等关键参数

使用方法

基本操作流程

1. 准备待融合的源图像（确保尺寸一致，支持jpg/png/bmp格式）
2. 设置融合参数（可选，使用默认参数亦可获得良好效果）
3. 运行融合程序，系统将自动完成：

- 图像读取与预处理 - 小波多尺度分解 - 高低频分量自适应融合 - 小波逆变换重构 - 融合结果后处理

1. 查看输出结果：

- 融合图像文件 - 质量评估报告 - 对比可视化图表

参数配置说明

• 小波基类型：默认'db4'，可选'sym5'、'haar'等常用小波基
• 分解层数：默认3层，可根据图像尺寸和细节要求调整
• 融合权重阈值：默认自适应计算，控制高频细节的保留程度

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存建议：4GB以上（处理高分辨率图像时建议8GB）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式校验、小波分解与重构运算、基于区域方差的融合规则执行、多维度质量评估指标计算，以及源图像与融合结果的对比可视化生成。该文件整合了完整的图像融合管道，用户可通过调整输入参数控制融合过程的各个关键环节。