小波图像融合算法

资 源 简 介

小波图像融合算法

详 情 说 明

小波图像融合算法是一种基于多分辨率分析的图像处理技术，它通过小波变换将源图像分解为不同频率的子带，再按特定规则融合这些子带，最后重构出具有多源图像优势的融合图像。

算法核心思想 多尺度分解：对两幅待融合图像分别进行小波变换（如haar、db4等基函数），得到低频近似系数和高频细节系数。低频分量反映图像轮廓，高频分量包含边缘纹理信息。 系数融合策略： 低频部分常采用加权平均或取最大值，保留能量信息 高频部分通过绝对值最大、区域方差等规则突出细节特征 逆变换重构：将融合后的系数通过小波逆变换合成最终图像。

Matlab实现优势 内置`wavedec2`/`waverec2`函数快速完成二维小波分解与重构 可灵活调整融合规则（如高频系数选择局部梯度准则） 直观对比融合效果（PSNR、互信息等指标）

典型应用场景 医学影像（CT与MRI融合） 遥感图像（多光谱与全色波段融合） 可见光与红外图像增强

该算法能显著提升图像的清晰度与信息量，但需注意小波基选择和分解层数对结果的影响。