基于拉普拉斯金字塔的多尺度图像无缝融合系统

资 源 简 介

本项目实现了一种经典的拉普拉斯金字塔图像混合算法（Laplacian Pyramid Blending），用于将两幅图像的重要细节和结构信息进行无缝融合。其核心过程包括三个主阶段：分解、融合与重建。首先，系统对两幅原始图像分别构建高斯金字塔，通过连续的低通滤波和下采样捕捉不同尺度下的空间频率信息；随后，计算高斯金字塔相邻层之间的差值以生成拉普拉斯金字塔，这些差值图（即残差图）精准地提取了图像中的边缘、纹理和细微特征等高频重要信息。 在融合阶段，系统根据用户输入的遮罩图（Mask）对两组拉普拉斯金字塔在每个

详 情 说 明

基于拉普拉斯金字塔的图像融合与信息提取系统

本系统实现了一种多尺度图像处理框架，利用拉普拉斯金字塔算法对图像进行深层特征提取与无缝融合。通过将图像分解为不同空间频率的分量，系统能够在保留源图像关键细节（如边缘、纹理）的同时，消除图像合成过程中常见的接缝与色调不均问题。

1. 项目介绍

图像融合是计算机视觉领域的核心技术之一。本项目通过数学建模模拟了人类视觉对多尺度信息的感知方式。系统首先将图像精细化分解为代表低频轮廓的高斯金字塔和代表高频细节的拉普拉斯金字塔，随后在不同频率尺度上进行加权合并，最后通过逆向重建算法还原出高质量的融合图像。该系统不仅提供了图像融合功能，还建立了精度评估机制，通过信噪比（SNR）衡量图像重建过程中的信息保真度。

2. 功能特性

• 多尺度细节提取：利用拉普拉斯残差算子捕捉图像在不同分辨率下的边缘和纹理特征。
• 平滑遮罩过渡：支持软边缘权重遮罩（Soft Mask），确保融合区域在视觉上达到高度统一和自然过渡。
• 闭环精度验证：内置信噪比（SNR）计算功能，通过对源图像进行“分解-重建”的循环测试，验证算法的数值稳定性。
• 自动化测试数据生成：程序内置了合成图像生成器，可自动创建具有不同色彩梯度和几何结构的测试源图，方便快速演示。
• 可视化分析报告：实时展示各级金字塔的细节分量，并生成包含分解层数和重建精度的综合报告。

3. 系统核心逻辑实现说明

系统遵循严格的数学流程，主要分为以下五个阶段：

1. 数据初始化与预处理 系统通过数学函数生成两幅 512x512 的 RGB 源图像。图像 A 侧重于红色中心特征，图像 B 侧重于蓝色中心特征。同时生成一个二值化的遮罩并经过高斯模糊处理，形成平滑的权重过渡带。

2. 高斯金字塔构建（分解阶段） 对源图像 A、源图像 B 以及权重遮罩分别执行连续的低通滤波和下采样。使用 5x5 的高斯核进行卷积操作以滤除高频噪声，随后进行 1/2 倍率的下采样，层层递进构建出 5 层尺度的空间分量。

3. 拉普拉斯金字塔构建（细节提取） 拉普拉斯金字塔通过计算高斯金字塔相邻层之间的差异来生成。具体地，将下一层（低分辨率层）通过双线性插值上采样扩充至当前层尺寸，再用当前层减去该扩充层。这种方式精准地提取了图像中的高频残差信息。金字塔的顶层直接保留最底部的低频信息。

4. 多尺度掩膜融合（融合阶段） 这是系统的核心。针对每一层拉普拉斯分量，系统应用对应层级的高斯权重遮罩进行逐像素加权。公式为：融合后分量 = 分量A * 遮罩 + 分量B * (1 - 遮罩)。这种在不同尺度上分别融合的方法，有效保证了宏观色彩和微观细节的同步统一。

5. 图像重建（合成阶段） 采用从低分辨率向高分辨率逐层递归的重建算法。将最低分辨率层作为基础，通过双线性上采样后与上一层的拉普拉斯残差累加。该过程不断重复，直到图像恢复至原始尺寸。最后进行限幅处理（0至1之间），确保像素值的合法性。

4. 关键算法与实现细节分析

• 金字塔层数控制：系统默认采用 5 层分解。层数越多，低频信息越集中，融合范围越广；层数越少，局部控制能力越强。
• 双线性插值重构：在构建拉普拉斯分量和图像重建时，系统均使用了 imresize 的双线性模式（bilinear）。这种平滑的插值方式有助于减少上采样过程中产生的棋盘格效应。
• 维度匹配技术：针对处理过程中可能出现的奇数像素尺寸差异或 RGB 通道不一致问题，系统通过 repmat 将单通道遮罩扩展为三维矩阵，并使用显式重采样（Adjust Size）确保分量相加时的维度对齐。
• 信噪比（SNR）评价指标：通过对比原始图像与其经过金字塔分解再重建后的结果，计算均方误差（MSE）。这是衡量系统离散化损失和计算精度的重要数学指标（典型值应接近或高于 100dB，代表近乎无损重建）。

5. 系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱依赖：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件建议：标准台式机或笔记本电脑即可稳定运行，512x512 尺寸下的处理时间通常在秒级。

6. 使用方法

1. 将项目代码在 MATLAB 编辑器中打开。
2. 直接运行主函数。
3. 系统将自动弹出交互式图形界面，展示源图像、掩膜、每一层的细节分量以及最终的融合效果图。
4. 在界面右下角的“信息提取分析报告”中查看具体的重建精度参数。