MATLAB实现基于小波变换的多焦点图像融合系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用小波变换对多张不同焦距的图像进行分解，通过融合策略提取每幅图像中最清晰的区域特征，最终重构生成高质量的全焦图像，适用于显微摄影、景深扩展等场景。

详 情 说 明

基于小波变换的多焦点图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波变换的多焦点图像融合算法，能够将同一场景下不同焦距的源图像合成为一张全局清晰的全焦图像。系统通过对输入图像进行多尺度小波分解，分别处理高频细节与低频背景信息，采用基于区域特征的融合规则选择每张图像中最清晰的局部特征，最终通过小波重构生成高质量的融合结果。该方法特别适用于显微摄影、景深扩展等需要大景深清晰图像的场景。

功能特性

• 多尺度分析：采用二维离散小波变换（2D-DWT）进行图像的多尺度分解
• 智能融合规则：基于区域方差/梯度的特征测量，自动选择最清晰的图像区域
• 多通道支持：兼容灰度图像与RGB彩色图像的融合处理
• 质量评估：提供多种客观评价指标（平均梯度、信息熵、标准差等）
• 过程可视化：可选生成融合过程分析图（小波系数分布、焦点区域掩模）

使用方法

1. 准备输入图像：收集3-5张同一场景、不同焦距的已对齐图像（JPG/PNG/TIFF格式）
2. 配置参数：根据需要调整小波基函数、分解层数等参数
3. 运行融合：执行主程序开始图像融合过程
4. 查看结果：获取全焦融合图像及可选的质量评价报告与可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB（根据图像分辨率调整）
• 磁盘空间：100MB以上可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波分解与系数提取、融合规则应用、小波重构与图像合成、结果输出与质量评价等完整功能链条，是整个融合系统的调度与控制中心。