基于多尺度小波变换的图像融合系统

资 源 简 介

该项目旨在实现一个完整的高性能图像融合处理工作流，利用离散小波变换（DWT）技术对多源图像进行深度分析。系统核心功能是对输入的每一路图像进行多层小波分解，将其精确拆分为包含图像主体结构的低频近似分量，以及反映图像边缘、纹理和细节特征的水平、垂直、四十五度角方向的高频细节分量，从而为每路图像构建完整的小波金字塔模型。在关键的融合决策阶段，系统采用“各层系数取较大值”的高级算法原则，分别对两幅图像在不同尺度、不同特征层的信息图进行逐像素融合，目的是从各源图像中提取并合并最具代表性的对比度和细节特征。融合完成后

详 情 说 明

基于多尺度小波变换的图像融合系统

本系统是一款基于离散小波变换（DWT）技术的高性能图像处理工具，旨在通过多尺度分解与重构技术，实现多源图像（如多聚焦图像、不同传感器图像等）的深度融合。系统通过提取不同图像在各频段的优势特征，将源图像中的关键细节合成为一幅具有更高清晰度和信息丰富度的复合图像，广泛适用于医疗影像、遥感探测及摄影后期处理等领域。

功能特性

1. 多尺度小波分解：支持对输入图像进行多层（系统预设为3层）离散小波分解，构建完整的小波金字塔。
2. 异源特征融合策略：

- 低频系数融合：针对反映图像主体结构的近似分量，采用“取最大值”原则，保留最强的背景亮度与对比度信息。 - 高频系数融合：针对反映边缘、纹理和噪声的细节分量（水平、垂直、对角方向），采用“绝对值取大”原则，确保融合图像保留最锐利的边缘特征。

1. 高保真图像重构：基于融合后的小波序列，通过逆变换（IDWT）精确还原图像。
2. 自动化性能评估：内置峰值信噪比（PSNR）与结构相似性（SSIM）量化指标，科学评价融合效果。
3. 多维可视化展示：提供源图像、分解分量示意图、系数序列曲线以及重构结果的全面对比，方便用户直观分析。

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系统逻辑与实现细节

系统内核逻辑严格按照标准的信号处理流程构建，主要步骤如下：

1. 模拟数据准备 系统自动加载标准灰度测试图像，并通过物理滤波器模拟生成两张多聚焦图像。其中一张图像左侧区域模糊，另一张图像右侧区域模糊，用于模拟实际工程中焦距不一致或景深受限的拍摄场景。

2. 深度分解逻辑 使用 Daubechies 4 (db4) 小波基函数对两路图像分别进行3层二维离散小波分解。此步骤将图像能量分解为：

• 一个顶层的近似分量（LL分量）。
• 各层级下的水平（H）、垂直（V）和对角（D）三个方向的细节分量。

3. 逐层系数融合算法

• 低频部分处理：系统通过提取两幅图像顶层的低频近似系数，执行逐像素比较，选取数值较大的系数作为融合后的基础能量分布。
• 高频细节处理：系统从最高分解层到底层进行递归处理。对于每一层中的三个方向分量，通过计算对应位置系数的绝对值，选取绝对值更大的一方。这一策略能有效提取出源图像中最清晰的边缘信息。

4. 逆向重构与可视化 将重新构建的复合小波系数矩阵进行逆变换，由于保留了不同源图像在各局部区域的最优特征，重构出的图像能够同时具备两张源图像的清晰部。随后，系统会自动绘制融合前后的对比图，并实时计算融合质量参数。

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关键函数与技术分析

• wavedec2：实现多层二维小波分解，是构建小波空间的核心，负责将空间域图像映射到时频域。
• appcoef2 / detcoef2：精准提取特定分解层级的近似系数和细节系数，为执行特定的融合规则提供数据基础。
• 绝对值取大原则：在高频融合中，绝对值的大小往往代表了图像信号变化的剧烈程度（即对比度、亮度跳变），保留较大的绝对值意味着保留了最显著的轮廓和纹理。
• waverec2：执行二维小波逆变换，将处理后的频域系数映射回空间域，生成最终的可视化图像。
• 指标评估：利用 PSNR 衡量重构质量，利用 SSIM 衡量融合结果与原清晰图像在结构上的保持度。

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使用方法

1. 启动 MATLAB 软件。
2. 确保已安装“图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)”和“小波工具箱 (Wavelet Toolbox)”。
3. 将相关程序源代码放置于 MATLAB 工作路径中。
4. 运行主函数，系统将自动生成模拟图像并执行融合流程。
5. 程序执行完毕后，控制台将输出融合评价指标，并自动在当前目录下保存生成的融合结果图片。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox。
• 硬件要求：标准桌面计算机，建议内存 8GB 或以上以保障大数据量处理效率。