基于小波分析理论实现的红外图像与可见光图像融合

资 源 简 介

基于小波分析理论实现的红外图像与可见光图像融合

详 情 说 明

小波分析为红外与可见光图像融合提供了强大的多尺度处理框架。这种融合技术的核心思想在于利用小波变换将两种图像分解到不同频率子带，然后针对各子带特性采用差异化融合策略。

在实现过程中，首先对源图像进行多级小波分解，得到低频近似系数和高频细节系数。低频部分通常反映图像的整体轮廓和能量分布，可采用基于区域能量或清晰度的规则进行融合；而高频部分包含边缘和纹理细节，适合采用绝对值取大或局部方差比较等方法。

该技术的优势在于小波变换的良好时频局部化特性，既能保留可见光图像的丰富细节，又能凸显红外图像的热辐射特征。通过调整小波基函数和分解层数，可以灵活适应不同场景需求。典型的应用场景包括夜视增强、医学影像分析和遥感图像处理等领域。

在算法选择上，db小波系列因其紧支撑和正交性常被优先考虑。融合效果评估指标包括信息熵、空间频率和互信息等，需要根据具体应用场景权衡各种性能指标。