小波变换的红外图像与可见光图像的融合

资 源 简 介

小波变换的红外图像与可见光图像的融合

详 情 说 明

小波变换在图像融合领域展现出了独特的优势，尤其适用于红外与可见光图像的融合任务。这种技术通过多尺度分解将图像信息分层处理，能够有效保留两类图像的关键特征。

在二级小波变换框架中，首先对源图像进行两级分解，得到不同频率的子带系数。低频子带主要包含图像的轮廓和背景信息，而高频子带则承载了边缘、纹理等细节特征。针对不同层次的系数需要采用差异化的融合策略：对于低频系数可采用加权平均或基于区域能量的融合规则，在保留热辐射信息的同时维持自然视觉效果；高频系数则更适合采用绝对值取大或区域方差匹配等规则，以突出显著的边缘特征。

值得注意的是，融合规则的组合方式直接影响最终效果。实践中常需要根据具体场景调整规则参数，例如在军事监测中可能侧重红外目标突出，而在安防监控中则需平衡热源标记与环境细节。多级小波分解的层数选择也需权衡计算复杂度与细节保留程度，二级分解通常能在效率和效果间取得较好平衡。

这类方法的突出优势在于其物理意义明确的分频处理能力，既能抑制传感器噪声，又能避免传统像素级融合导致的光谱失真问题。随着深度学习的发展，小波域与神经网络结合的混合方法正在成为新的研究方向。