基于小波变换的多尺度图像融合 MATLAB 项目

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现基于小波变换的图像融合方法，通过多尺度分解与重构，支持自定义小波基函数与多种融合规则（如系数最大值选择、加权平均），有效整合多幅图像的互补信息，提升图像质量。

详 情 说 明

基于小波变换的多尺度图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一个基于离散小波变换(DWT)的多尺度图像融合系统。该系统能够对多幅输入图像进行多尺度分解与重构，通过灵活可配置的融合规则实现图像信息的有效整合。系统支持自定义小波基函数选择，提供多种融合策略，并可直观展示融合效果与分析结果，适用于医学影像、遥感图像处理、军事目标识别等多个专业领域。

功能特性

• 多尺度分解能力：采用离散小波变换实现图像的精细化多尺度分解
• 灵活融合规则：支持基于系数最大值选择、加权平均等多种融合策略
• 自定义配置：可自主选择小波基函数和分解层数
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 彩色图像处理：支持彩色图像处理（通过YUV空间转换）
• 质量评估：提供信息熵、标准差等融合质量评价指标
• 可视化对比：直观展示融合前后图像对比效果

使用方法

1. 准备输入图像：确保待融合的图像尺寸相同，可为灰度图像或彩色图像
2. 配置融合参数：设置小波基函数、分解层数、融合策略等参数
3. 执行融合处理：运行系统进行图像融合分析
4. 查看输出结果：获取融合后的高质量图像及分析报告

典型应用场景：

• 同一场景的不同焦距图像融合
• 不同成像模态的医学图像整合
• 多源遥感图像信息融合

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，涵盖了图像读取与格式校验、小波基函数参数配置、多尺度分解与重构的核心算法实现、多种融合规则的逻辑控制、融合质量指标的计算分析，以及结果图像与报告的可视化输出功能。该文件作为系统的统一入口，协调各功能模块有序执行，确保从输入到输出的完整处理链路的顺畅运行。