基于小波变换与低频融合的图像融合系统

资 源 简 介

该项目实现了基于MATLAB环境的图像融合处理方案，利用离散小波变换将图像分解至不同的频率域。其核心功能是通过小波分解将原始图像转化为反映背景特征的低频系数和反映边缘纹理的高频系数。针对低频分量，程序采用了专门的低频融合策略，如区域能量加权或简单平均法，旨在完整保留源图像的光照信息与背景轮廓；针对高频分量，则根据绝对值取大或一致性验证准则进行处理，以最大程度提取并保留图像中的细节、边缘和纹理特征。系统内置了标准的小波分解与重构算法程序，能够将融合后的各个子带系数经过逆变换还原为高质量的合成图像。该程序不仅

详 情 说 明

基于小波变换与低频融合算法的图像融合系统

项目介绍

本系统是一款基于MATLAB开发的多源图像融合处理方案。系统采用离散小波变换（DWT）作为核心技术手段，将待处理的源图像分解为代表背景轮廓的低频系数和代表边缘纹理的高频系数。通过对不同频率分量施加针对性的融合准则，系统能够有效地将多张源图像中的关键特征（如清晰的边缘、丰富的细节及均衡的光照）整合到一张合成图像中。该方案在提升图像清晰度、扩大动态范围以及增强信息完整度方面具有显著效果。

功能特性

• 多尺度分解与重构：利用小波变换实现图像深层特征的提取与合成。
• 差异化处理机制：针对低频分量采用平滑过渡策略，高频分量采用细节增强策略。
• 自动化源图像模拟：内置模糊模拟算法，可自动生成不同聚焦状态的源图像用于演示。
• 综合性能评估：内置多种客观评价指标，支持闭环验证融合质量。
• 多维度可视化：提供分解系数图、融合系数图及最终合成结果的直观对比展示。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）、Wavelet Toolbox（小波工具箱）。

实现逻辑与功能细节说明

主程序逻辑严格遵循以下步骤实现：

1. 参数预设与环境初始化

系统首先通过 db4（Daubechies 4）小波基和 3 层分解深度进行初始化。在处理开始前，会清理工作区并关闭所有冗余窗口。

1. 源图像载入与预处理

程序读取指定的标准图像，并将其转换为双精度浮点数格式。为了模拟真实的融合场景，系统通过圆盘状（disk）滤波器对原图进行定向模糊处理，生成一张左侧模糊、一张右侧模糊的两张源图像，用于模拟不同焦距下的传感器采集。

1. 多级离散小波分解

使用离散小波分解指令，将两张源图像分别分解为指定层数的小波系数向量。该向量记录了包含近似分量（低频）及多个层级的水平、垂直、对角细节分量（高频）的空间组织结构。

1. 图像融合核心算法

• 低频分量融合：算法提取出系数向量开头的低频部分，采用简单平均法进行融合。此举旨在确保融合后图像的整体亮度、背景信息相对均衡，避免出现明显的明暗截断。
• 高频分量融合：针对各个层级的高频细节分量，程序遍历所有系数。采用绝对值取大准则，即在相同空间位置对比两张图的波动强度，保留振幅更大（代表特征更明显）的系数。以此实现对图像边缘、纹理和噪声抑制的动态平衡。

1. 图像重构

将处理后的融合系数向量与原始分解结构参数相结合，通过逆离散小波变换还原出空域图像，并对输出范围进行限幅（0至1之间），确保图像数据合法性。

1. 性能评估与量化分析

系统计算五项关键指标以客观评价融合效果：

• 信息熵：衡量融合图像蕴含的信息量丰富度。
• 平均梯度：反映图像细节和纹理的清晰程度。
• 标准差：衡量图像对比度及其灰度级分布。
• 互信息：通过直方图联合概率计算得出，用以体现融合图像从两张源图像中继承原信息的程度。
• 峰值信噪比(PSNR)：通过均方误差衡量融合图像相对于参考图像的保真度。

1. 结果可视化展示

系统生成一个多轴对比窗口：

• 上排展示：左模糊源图、右模糊源图以及最终融合后的清晰图像。
• 下排展示：源图像的小波三层分解系数分布图、融合后的系数分布图，以及列出所有量化指标的文本面板。

关键算法与算法细节分析

• 小波基选择：选用 db4 小波，因为它在紧支撑性和平滑性之间取得了良好平衡，适合提取常见的图像边缘。
• 系数定位：程序通过分解得到的结构矩阵，动态计算低频和各层高频在系数数组中的索引位置，确保融合过程的精准定位。
• 互信息计算细节：该模块通过计算两张图像的联合直方图与各自边缘概率分布，利用对数运算得出互信息量。为了增强结果的参考意义，系统计算了融合图像相对于两张源图像的总体互信息增益。
• 系数可视化处理：在展示分解图时，程序利用系数缩放技术（wcodemat）将微小的高频波动映射到 0-255 灰度空间，使用户能清晰看到多级分解下的细节特征布局。