基于离散小波变换的图像融合

资 源 简 介

基于离散小波变换的图像融合

详 情 说 明

离散小波变换（DWT）是图像融合领域的重要工具，能够通过多尺度分解有效提取图像的关键特征。该方法特别适用于灰度图像的融合任务，可保留源图像的细节信息并提升融合质量。

实现思路主要分为四个阶段：首先对两幅源图像进行多级DWT分解，得到低频近似系数和高频细节系数；其次针对不同频率分量设计融合规则，低频通常采用平均值或区域能量法，高频系数则选择绝对值较大者以保留边缘特征；然后对融合后的系数执行逆DWT重构；最后通过灰度值调整确保输出图像符合显示标准。

MATLAB的Wavelet Toolbox提供了完善的DWT实现函数，包括分解步骤的wavedec2和重构步骤的waverec2。为适配不同格式图像，需结合imread进行预处理，将输入统一转换为双精度灰度矩阵。实际应用中还需考虑分解层数选择（通常3-4层）和边界效应处理（如对称扩展）等优化细节。

该方法可扩展到多聚焦图像融合、医学影像融合等场景，通过调整融合规则（如PCA加权或神经网络决策）可进一步提升效果。值得注意的是，小波基的选择（haar/symlets等）会显著影响纹理保持能力，需要根据具体图像特性进行实验验证。