基于Mallat多分辨率分析的MATLAB多聚焦多曝光图像融合系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现的Mallat多分辨率分析算法，对多张不同曝光和聚焦区域的图像进行分解与重构，生成全局清晰且曝光均衡的高质量融合图像。适用于图像增强和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于Mallat算法的多聚焦图像多曝光融合系统

项目介绍

本项目利用Mallat多分辨率分析算法，实现了一种先进的多聚焦图像多曝光融合技术。系统能够对同一场景下拍摄的多张聚焦区域互补、曝光参数不同的源图像进行处理，通过金字塔分解、高频细节提取、曝光自适应融合等核心流程，生成一幅全局清晰、曝光均衡的高质量融合图像。该技术有效解决了单一图像无法同时捕获全部清晰焦点和理想曝光的问题。

功能特性

• 多分辨率分析：采用Mallat算法进行图像金字塔分解，在多尺度空间捕获图像的细节与近似信息
• 高频细节提取：精确分离各尺度的高频成分，保留不同源图像的清晰聚焦区域特征
• 曝光自适应融合：根据图像局部曝光情况计算补偿系数，实现亮度均衡的加权融合
• 高质量重建：通过金字塔重构算法生成细节丰富、视觉自然的融合结果
• 全面评估体系：提供信息熵、清晰度指标、结构相似度等多种量化评价指标
• 过程可视化：可选输出各尺度分解图、权重分布图等中间结果，便于分析融合过程

使用方法

1. 准备输入图像：收集3-5张同一场景、尺寸相同但聚焦区域和曝光参数不同的源图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 设置参数：根据需要调整分解层数、融合权重阈值等参数（可选提供EXIF曝光数据）
3. 运行融合程序：执行主程序开始图像融合处理
4. 获取输出结果：系统将生成融合图像、质量评估报告及可选中间分析图像

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上，处理高分辨率图像时需更大内存
• 存储空间：至少500MB可用空间用于程序运行和结果存储

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像的导入与预处理、基于Mallat算法的多尺度金字塔分解、高频细节系数的提取与分析、曝光补偿参数的自适应计算、多源图像信息的加权融合策略以及最终融合图像的金字塔重构。同时，该文件还负责生成融合质量评估报告和可选中间结果的可视化输出。