基于低频融合策略的小波图像融合MATLAB实现

资 源 简 介

本项目开发了一种小波图像融合算法，通过对输入图像的小波分解，采用低频加权平均和高频绝对值取大规则的双重融合策略，有效保留图像细节信息并实现高质量融合效果。

详 情 说 明

基于低频融合策略的小波图像融合算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于低频融合策略的小波图像融合算法。该算法通过对两幅输入图像进行小波变换分解，针对低频分量采用加权平均融合策略，高频分量则根据像素点的绝对值取大规则进行融合。这种方法能够有效整合图像中的细节信息与平滑结构，生成高质量的融合结果，适用于多聚焦图像融合、医学图像融合等多种应用场景。

功能特性

• 多小波基支持: 支持多种小波基类型，包括Haar、Daubechies等
• 灵活的融合策略:

- 低频分量采用可配置权重的加权平均融合 - 高频分量采用绝对值最大选择融合规则

• 多图像类型处理: 支持灰度图像和彩色图像处理（彩色图像按通道分别处理）
• 可配置参数: 用户可自定义小波基类型、低频融合权重等参数
• 结果可视化: 可输出融合前后的对比图像及各层小波分解系数
• 性能评估: 可选提供信息熵、结构相似度(SSIM)等评估指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备两幅尺寸相同的源图像（灰度或彩色）
2. 设置算法参数：

- 小波基类型（如'haar', 'db4'等） - 低频融合权重（默认0.5为平均权重）

1. 运行图像融合算法
2. 获取融合结果图像及可选中间输出

参数配置示例

% 设置小波基类型 wavelet_type = 'haar';

% 设置低频融合权重（图像1权重为0.4，图像2权重为0.6） low_freq_weight = 0.4;

% 运行融合算法 fused_image = wavelet_image_fusion(img1, img2, wavelet_type, low_freq_weight);

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 编程环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主函数文件实现了图像融合算法的核心流程，包括图像读取与预处理、小波变换分解、高低频系数融合策略执行、小波逆变换重构融合图像，以及结果可视化与性能评估功能。该文件提供了完整的算法实现框架和用户接口，支持参数灵活配置和多种输出选项。