MATLAB小波分析多模态图像融合系统

资 源 简 介

本MATLAB工具通过小波多尺度分解与系数加权平均算法，实现多模态图像的智能融合。系统分别处理高频细节与低频背景信息，经小波重构生成高质量融合图像，有效提升图像信息的完整性与可视化效果。

详 情 说 明

基于小波分析与系数加权平均的多模态图像融合系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的多模态图像融合工具，旨在通过小波分析与系数加权平均技术，实现不同模态图像的有效融合。系统采用离散小波变换（DWT）对输入图像进行多尺度分解，运用加权平均策略融合高频细节与低频背景信息，最终通过逆变换（IDWT）重构出融合图像。该方法能有效保留源图像的互补特征，显著提升图像信息的完整性与可视化质量，适用于红外与可见光、医学CT与MRI等多种图像融合场景。

功能特性

• 多尺度分解能力：利用离散小波变换将图像分解为不同尺度的高频与低频系数
• 智能融合策略：采用高频系数取最大值、低频系数取平均值的加权融合方法（支持自定义系数）
• 可视化分析：提供小波分解各层系数的对比图表展示
• 质量评价体系：包含互信息、空间频率等定量分析指标评价融合效果
• 格式兼容性：支持JPEG、PNG、TIFF等标准图像格式输入输出
• 参数可配置：允许用户自定义加权系数，灵活调整融合策略

使用方法

1. 准备输入图像：确保两幅待融合图像已完成配准且尺寸一致
2. 设置融合参数：可根据需要调整高频/低频系数加权策略（默认使用高频取最大、低频取平均）
3. 执行融合程序：运行主程序启动图像融合流程
4. 查看输出结果：获取融合图像、小波系数可视化图表及质量评价报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心控制单元，承担了图像读取与格式校验、小波分解参数配置与多尺度变换执行、融合规则的自定义应用与加权系数处理、图像重构算法的实现以及可视化结果与质量评价报告的生成等关键功能，通过模块化设计实现了完整的图像融合工作流程。