基于MATLAB的小波变换多模态图像分析与融合系统

资 源 简 介

本项目实现基于离散小波变换(DWT)的多源图像分析与融合。支持多层小波分解、系数特征提取及图像质量评估，适用于医学影像和遥感数据处理。

详 情 说 明

基于小波变换的多模态图像分析与融合系统

项目介绍

本项目实现了一个基于离散小波变换(DWT)的多模态图像分析与融合系统。系统通过对多源图像进行多分辨率分析，提取小波系数特征，并开发有效的融合算法，将不同模态图像的优点相结合，最终实现信息增强的高质量图像重建。该系统适用于医学影像、遥感图像等多模态数据融合应用场景。

功能特性

• 多分辨率分析：实现多层小波分解，提取低频近似系数和高频细节系数
• 特征量化分析：提供基于小波系数的图像质量评估，包括能量分布、信息熵等指标
• 智能图像融合：开发多种融合规则策略，适应不同应用需求
• 高质量重建：通过小波逆变换实现图像重建，保持图像质量的同时增强信息
• 多格式支持：支持JPEG、PNG、BMP等多种图像格式的灰度或彩色图像处理
• 灵活参数配置：可自定义小波基函数、分解层数和融合规则参数

使用方法

1. 准备输入图像：将需要分析和融合的源图像放置在指定目录
2. 参数设置：选择小波基函数（Daubechies、Haar、Symlets等）、分解层数（1-5层）和融合策略参数
3. 执行分析：运行系统进行小波分解、特征分析和图像融合
4. 查看结果：获取小波系数、融合图像、分析报告和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大尺寸图像建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波变换参数配置、多层分解执行、系数分析与特征提取、融合规则应用、逆变换重建以及结果输出与可视化等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，确保从输入到输出的整体处理效能。