基于提升小波与分形理论的多源图像融合系统

资 源 简 介

本项目通过集成提升小波变换（LWT）与分形理论，实现了一种能够高效提取并融合多源图像细节特征的处理系统。系统核心功能首先是利用提升方案对源图像（如红外与可见光图像、不同焦距的摄影图像）进行多层级的小波分解，将图像信号划分为蕴含背景轮廓的低频系数和蕴含纹理边缘的高频系数。相比于传统卷积小波，提升小波具有运算量小、原位计算及完全重构的特性，显著提升了处理效率。 在融合策略层面，系统对低频分量采用基于区域能量匹配的融合准则，确保融合后的图像具有良好的亮度和对比度。对于反映图像细节的高频分量，系统引入分形理论作为

详 情 说 明

基于提升小波和分形理论的多源图像融合系统

本系统通过集成提升小波变换（LWT）与分形理论，实现了一种能够高效提取并融合多源图像细节特征的处理方案。系统能够处理包括红外与可见光图像、多聚焦摄影图像在内的多源数据，生成一幅保留了各源图像优点的全焦或高清融合图像。

项目核心功能特性

1. 高效的特征分解：采用基于提升方案的小波变换，相比传统卷积小波，具备运算量小、支持原位计算且能实现完全重构的优势。
2. 差异化融合策略：针对图像的不同频率分量，系统分别应用了区域能量匹配和分形维数特征准则，确保了背景亮度的稳定与细节边缘的精确捕捉。
3. 自适应特征选择：引入分形理论表征图像局部复杂度，通过计算局部区域的分形维数，实现对源图像显著特征的自适应加权或选取。
4. 全面的性能评估：系统内置了多种客观评价指标，从信息量、清晰度、对比度等多个维度量化融合效果。

运行环境与要求

• 软件平台：MATLAB（建议2020b及以上版本）。
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 资源要求：支持标准灰度或彩色图像输入，处理过程中会自动进行归一化和格式转换。

系统实现逻辑与流程

系统的运行遵循从图像分解到特征融合，再到逆变换重构的核心流程，具体步骤如下：

1. 图像预处理与读取：

系统首先加载待融合的源图像。在演示模式下，系统能够自动生成模拟的多聚焦测试图像，通过对同一张标准测试图的不同区域进行高斯模糊处理，模拟出左侧模糊和右侧模糊的两幅源图像，作为融合算法的输入。

1. 多层级提升小波分解：

系统对两幅源图像分别执行多层（默认3层）的提升小波分解。该过程采用Haar提升方案，通过分裂、预测和更新三个步骤，将图像信号分解为一个低频近似分量（LL）和多个尺度的高频细节分量（水平LH、垂直HL、对角线HH）。

1. 频率特征融合：

• 低频分量融合：针对低频背景部分，系统采用区域能量匹配准则。通过计算以像素为中心的局部窗口内的能量分布，选取能量较大的区域像素，以保证融合后的图像具有较好的视觉亮度和对比度。
• 高频分量融合：针对包含纹理和边缘的高频部分，系统计算局部区域的分形维数（基于改进的差分盒计数法DBC）。分形维数越高说明该区域的信息复杂度越高、细节越丰富。系统通过对比两幅图像对应位置的分形维数图，自适应地从源图像中提取有用特征。

1. 图像重构：

将融合后的各级小波系数进行提升小波逆变换。通过逆更新、逆预测和合并操作，逐步恢复图像的空间维度，最终重构得到融合后的高清晰图像。

1. 客观质量评价：

对重构后的图像进行多指标检测，计算包括信息熵（Entropy）、平均梯度（Average Gradient）、标准差（Standard Deviation）、空间频率（Spatial Frequency）以及两幅源图像与结果图之间的互信息量（Mutual Information）。

关键函数与算法详解

• 提升位移核心算子：

实现了2D提升小波变换，通过一维行变换和一维列变换的组合完成。在提升步骤中，偶数序列作为预测基础，奇数序列通过与偶数的差值进行更新，这种结构保证了变换的可逆性。

• 局部分形维数计算：

这是系统识别细节的关键算法。系统在5x5的滑动窗口内计算像素值的极差，并利用非线性对数映射模拟形态复杂度。为了减少计算噪声产生的伪影，系统还对抗噪后的分形分布图进行了高斯平滑处理。

• 区域能量计算：

利用3x3的卷积模板计算图像的局部平方和，以此作为低频分量选取的依据，能有效避免直接点对点选取造成的亮度不连续。

• 自动化可视化展示：

系统运行结束后，会自动弹出一个多维度结果界面，展示源图像、融合后的全焦图像、小波分解的层级结构图、高频分量的分形特征热力图以及所有的量化性能指标。

使用方法

1. 打开MATLAB，将工作目录切换至本项目文件夹。
2. 在命令行窗口直接输入主程序名并回车。
3. 程序将自动执行图像读取、分解、融合及重构流程。
4. 观察自动生成的图形界面，查看融合效果及各项客观指标数据。
5. 如需处理自定义图像，可在图像加载功能模块中修改路径，读取外部的标准图像文件（需确保图像尺寸一致且已对齐）。