MATLAB实现基于提升小波与分形理论的异构多源图像融合系统

资 源 简 介

本MATLAB系统创新性地结合提升小波变换与分形理论，实现对红外与可见光等异构图像的智能融合。通过多尺度分解和分形特征自适应选择，有效保留高频细节与边缘信息，提升融合图像质量。

详 情 说 明

基于提升小波变换与分形理论的异构多源图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一个先进的异构多源图像融合系统，专门设计用于处理红外、可见光等不同模态的图像数据。系统创新性地结合了提升小波变换的高效多尺度分析能力和分形理论对复杂结构的刻画优势，通过自适应的融合策略，生成细节丰富、信息完整的融合图像。该系统在保留重要边缘纹理特征的同时，有效抑制了传统方法中常见的伪影问题，为军事侦察、医学成像、遥感监测等领域的多源信息整合提供了有效的技术解决方案。

功能特性

• 高效多尺度分解: 采用提升小波变换对输入图像进行快速多尺度频域分解
• 智能特征分析: 基于分形维数特征定量描述图像的纹理复杂度和边缘结构特性
• 自适应融合机制: 根据分形特征自适应选择高频分量融合规则，优化融合效果
• 多模态兼容: 支持红外、可见光等多种模态图像的融合处理
• 质量评估体系: 提供多种客观评价指标（互信息、空间频率、结构相似性等）量化融合质量
• 可视化中间结果: 可输出各尺度分形特征分布图，便于算法分析与调试

使用方法

基本调用

% 读取输入图像（需保证尺寸一致且已配准） img_ir = imread('infrared.jpg'); img_vis = imread('visible.jpg');

% 执行图像融合 [fused_img, metrics, feature_maps] = main(img_ir, img_vis);

参数配置

% 自定义参数调用 params.wavelet_level = 4; % 小波分解层数（默认：3） params.window_size = 7; % 分形计算窗口尺寸（默认：5） params.weight_threshold = 0.5; % 融合权重阈值（默认：0.6）

[fused_img, metrics, feature_maps] = main(img_ir, img_vis, params);

输出结果

• fused_img: 融合结果图像（与输入同尺寸的灰度矩阵）
• metrics: 融合质量评价指标结构体
• feature_maps: 各尺度分形特征分布图（可视化中间结果）

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 硬件建议: 最低4GB内存，推荐8GB及以上内存以获得更好性能

文件说明

主程序文件作为整个图像融合系统的核心控制单元，主要实现了图像预处理、多尺度分解、特征提取、融合规则决策及质量评估等一系列关键功能。具体包含图像数据的标准化处理、提升小波变换的分解与重构过程执行、基于分形维数的高频分量自适应融合策略实施，以及最终融合结果的质量指标计算与可视化输出。该文件整合了系统的完整处理流程，为用户提供简洁统一的调用接口。