基于小波变换的多源图像融合MATLAB系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境下实现多源图像融合算法，通过多级小波分解提取高频细节与低频近似分量，并采用特征层最大值融合规则优化图像质量。系统支持多源输入，适用于遥感、医学等领域的图像增强应用。

详 情 说 明

基于小波变换和特征层最大融合规则的多源图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多分辨率小波分析的图像融合系统，专门用于对两幅或多幅源图像进行特征层融合。系统核心采用二维离散小波变换，将图像分解为不同尺度和平移方向上的子带分量，通过最大值融合规则选择能量更高的特征信息，最终重构生成质量优化的融合图像。该系统在医学影像、遥感图像处理、目标识别等领域具有广泛应用价值。

功能特性

• 多尺度分解能力：通过多级小波分解构建完整的小波金字塔结构，提取水平、垂直、对角三个方向的高频细节分量及低频近似分量
• 智能特征融合：采用特征层最大融合规则，对不同源图像在同一分解层级、同一方向的特征分量进行像素级比较，保留能量更高的特征信息
• 高质量图像重构：基于融合后的小波系数通过逆变换精确重建空间域图像，确保融合结果的质量优化
• 全面结果分析：提供融合前后图像对比显示，并计算信息熵、标准差等客观评价指标量化融合效果

使用方法

1. 准备输入图像：确保待融合的两幅图像尺寸相同，格式为JPG、PNG或BMP，像素值范围为0-255的uint8类型
2. 执行融合处理：运行主程序文件，系统将自动完成图像加载、小波分解、特征融合和图像重构全过程
3. 查看输出结果：程序将生成融合后的灰度图像，显示融合前后对比图，并输出各分解层级的融合系数矩阵
4. 评估融合质量：系统自动计算并显示融合图像的客观评价指标，包括信息熵、标准差等质量参数

尺寸建议：为获得最优分解效果，推荐输入图像尺寸为2的整数次幂（如256×256、512×512等）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 必备工具箱：图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 硬件建议：至少4GB内存，支持处理高分辨率图像

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心处理流程，包括源图像的读取与预处理、多级小波分解的参数配置与执行、基于最大值准则的特征层融合操作、逆小波变换的图像重构过程，以及最终融合结果的输出显示与质量评估指标计算。该文件通过模块化设计整合了完整的图像融合链路，用户可直接运行以获取融合结果。