MATLAB实现基于曲波变换与遗传算法的多模态图像融合系统

资 源 简 介

本项目利用曲波变换进行多尺度图像分解，结合遗传算法优化特征选择与融合规则，实现多模态图像的高质量融合。系统保留源图像的重要特征，生成信息丰富的合成图像，适用于医学影像、遥感等领域。

详 情 说 明

基于曲波变换与遗传算法的多模态图像融合系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的多模态图像融合算法，通过结合曲波变换的多尺度几何分析能力和遗传算法的智能优化特性，将源图像中的重要特征有效融合到一幅合成图像中。系统首先对输入图像进行曲波分解，然后采用遗传算法自适应地优化融合规则中的权重参数，最后通过逆曲波变换生成融合结果。该方法特别适用于医学影像、遥感图像等需要保留多源图像互补信息的应用场景。

功能特性

• 多尺度分析：利用曲波变换对图像进行多尺度几何分解，有效捕捉图像的边缘和纹理特征
• 智能优化：采用遗传算法自适应优化融合权重参数，提高融合质量
• 多模态支持：支持可见光与红外图像、CT与MRI医学图像、不同焦距的显微图像等多种模态
• 格式兼容：支持JPEG、PNG、TIFF等常见图像格式
• 标准尺寸处理：支持512×512像素或1024×1024像素的标准图像尺寸
• 质量评估：提供互信息、结构相似性指数等融合质量评估指标
• 结果可视化：生成算法收敛曲线图和各尺度融合系数分布可视化

使用方法

1. 准备源图像对（两张待融合的图像）
2. 配置可选参数（遗传算法迭代次数、种群大小、交叉概率等）
3. 运行主程序
4. 查看融合结果图像和质量评估报告
5. 分析收敛曲线和融合系数分布图

系统将自动完成图像读取、预处理、曲波分解、遗传算法优化、图像融合和结果输出全过程。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理1024×1024图像推荐8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，负责载入待融合的源图像数据，执行曲波变换的多尺度分解，运用遗传算法搜索最优融合权重参数，依据自适应规则合并各尺度系数，通过逆变换重建融合图像，并输出最终结果及相关性能指标与可视化图表。