基于小波变换的多尺度图像融合算法的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供了一种利用小波变换的多尺度图像融合方法。通过对输入图像进行小波分解，分别处理高频与低频系数，能够有效融合两幅互补图像，生成信息更全面的结果图像，适用于不同聚焦、曝光或波段的图像处理场景。

详 情 说 明

基于小波变换的多尺度图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波变换的多尺度图像融合算法。该算法能够将两幅具有互补信息的输入图像（例如不同聚焦点、不同曝光条件或不同波段的图像）融合为一幅包含更全面、更丰富信息的图像。通过小波变换的多尺度分解特性，分别处理图像的高频细节与低频轮廓信息，并进行有效的融合规则设计，最终实现高质量、高细节保留能力的图像融合效果。

功能特性

• 多尺度分析：利用小波变换将图像分解至不同尺度与频带，分别处理轮廓信息与细节信息。
• 分频带融合：对分解后的低频系数与高频系数采用针对性的融合规则，优化融合效果。
• 细节增强：有效保留并融合输入图像中的显著细节特征，避免信息丢失。
• 通用性强：支持处理因聚焦、曝光、波段等因素产生互补信息的图像对。
• 结果可视化：提供融合前后图像的对比显示，便于直观评估效果。

使用方法

1. 准备图像：准备两幅尺寸相同且已对齐的源图像（支持JPG、PNG、BMP等格式），确保它们包含需要融合的互补信息（如一幅前景清晰，另一幅背景清晰）。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主程序文件。
3. 选择图像：根据程序提示，依次选择或输入第一幅图像和第二幅图像的路径。
4. 查看与保存：程序将自动完成融合过程，并显示融合前后的对比图。融合结果图像将自动保存至指定路径（默认为PNG格式）。

系统要求

• 软件平台：MATLAB（建议R2016a或更高版本）
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程与控制逻辑，其主要能力包括：引导用户交互式地选择输入图像文件；调用图像读取与预处理函数确保数据格式正确；执行核心的小波分解、系数融合与小波重构算法；生成并展示融合结果与对比效果图；最终将融合图像输出保存到文件系统。