基于小波变换的图像融合源程序

资 源 简 介

基于小波变换的图像融合源程序

详 情 说 明

小波变换在图像融合领域的应用

图像融合是一种将多幅源图像信息整合到单幅图像中的技术，其核心在于提取各源图像中的有效特征并合理组合。基于小波变换的融合方法因其多尺度分析特性，成为解决该问题的经典方案。

实现原理： 多尺度分解：对每幅输入图像进行小波变换，将图像分解为低频子带（近似信息）和高频子带（细节信息）。低频部分反映图像整体轮廓，高频部分则包含边缘、纹理等细节特征。

融合策略设计： 低频系数通常采用平均值法或基于区域能量的加权融合 高频系数采用绝对值取大、区域方差比较等规则保留显著特征 针对红外与可见光等不同模态图像，可设计自适应权重策略

重构过程：对融合后的低频和高频系数进行小波逆变换，生成最终融合图像。通过调整小波基函数（如Haar、db系列）和分解层数，可平衡计算效率与融合效果。

技术优势： 时频局部化特性能够有效分离不同频段的图像特征 相比金字塔融合法，小波变换具有方向选择性和无冗余性 通过调整阈值参数可抑制噪声干扰，适用于医学影像、遥感等多领域

调试要点： 需注意小波基的对称性和正则性对边缘效果的影响，分解层数过多可能导致伪吉布斯现象。实际应用中建议配合直方图匹配等预处理提升多源图像的一致性。