基于导向滤波的先进图像分层融合算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过导向滤波器将源图像分解为基础层和细节层，实现加权融合策略，提升图像融合质量。MATLAB代码结构清晰，包含完整性能分析，适用于图像增强、HDR合成等应用场景。

详 情 说 明

基于导向滤波的图像分层融合算法实现与性能分析

项目介绍

本项目实现了一种基于导向滤波（Guided Filter）的先进图像融合算法。系统通过导向滤波器将输入的源图像分解为基础层（包含光照和主要结构信息）和细节层（包含纹理和边缘细节），然后采用加权融合策略对不同层次分别进行处理。通过自适应的权重分配机制，在基础层融合中保持场景的整体一致性，在细节层融合中增强图像的纹理特征，最终生成视觉效果更清晰、信息更丰富的融合图像。

功能特性

• 多尺度图像分解：利用导向滤波技术将图像分解为基础层和细节层
• 自适应权重融合：基础层和细节层采用不同的加权融合策略
• 多图像源支持：支持灰度/彩色图像的融合处理
• 参数灵活配置：可自定义滤波器参数和融合权重参数
• 质量评估体系：提供多种图像融合质量评价指标
• 可视化分析：生成处理过程的可视化结果对比图

使用方法

基本流程

1. 准备源图像：输入多幅待融合的源图像（支持常见图像格式）
2. 设置参数：

- 导向滤波参数（窗口大小、正则化参数等） - 融合权重参数（可手动设置或自动计算） - 导向图像（可选，可由源图像自动生成）

1. 执行融合：运行主程序进行图像分解与融合
2. 获取结果：

- 分解后的基础层和细节层图像 - 最终融合结果图像 - 融合质量评价指标 - 处理过程可视化图表

参数配置示例

可通过修改配置文件或直接调用函数接口设置相关参数，包括滤波半径、正则化系数、各层融合权重等。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上RAM（根据图像尺寸调整）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要功能包括：图像数据的读取与预处理、导向滤波器的参数初始化与执行、图像的多尺度分解计算、基础层与细节层的自适应权重融合、融合结果的重构与生成、质量评价指标的计算与分析，以及处理结果的可视化输出。该文件整合了算法各模块的核心功能，为用户提供完整的图像融合解决方案。