基于小波变换的多模态图像融合MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种基于小波分解的MATLAB图像融合解决方案，通过多尺度分解和自适应系数处理，有效整合红外/可见光、CT/MRI等多源图像的关键特征，提升图像信息完整性。

详 情 说 明

基于小波变换的多模态图像智能融合系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的基于小波分解的图像融合算法，专门用于将多源图像（如红外与可见光图像、医学CT与MRI图像等）的重要特征进行有效融合。系统通过离散小波变换(DWT)实现多尺度分解，采用区域能量加权融合规则和自适应系数选择算法，分别处理低频近似系数和高频细节系数，最终重构出信息更完整、视觉效果更佳的融合图像。

功能特性

• 多模态图像融合：支持红外与可见光、医学CT与MRI等多种图像类型的融合
• 自适应融合策略：采用区域能量加权规则，智能保留各源图像的显著特征
• 多尺度分析：基于离散小波变换的多层分解，捕捉不同尺度下的图像特征
• 可视化分析：提供融合过程的可视化展示，包括各层小波系数分布图
• 质量评估：自动计算多种融合质量评价指标（互信息、结构相似性等）
• 参数可配置：支持小波基函数类型选择（如db4、sym4等）和分解层数调整

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像：确保源图像已经配准，尺寸相同，并为灰度格式
2. 设置参数：选择小波基函数类型和分解层数（默认3层）
3. 执行融合：运行主程序开始图像融合处理
4. 查看结果：获取融合图像、可视化图表和质量评价报告

支持的图像格式

• JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 要求输入图像为相同尺寸的灰度图像

输出内容

• 融合后的高质量图像（与原图同尺寸）
• 融合过程可视化图表
• 融合质量评价指标数值
• 源图像与融合结果的对比展示图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件封装了系统的核心功能，包括图像的读取与预处理、小波变换的多尺度分解与重构、基于区域能量加权的融合规则实现、融合过程的可视化展示以及融合质量的综合评价计算。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的调用与数据处理流程，确保融合算法的高效执行。