shearlet图像融合

资 源 简 介

shearlet图像融合

详 情 说 明

shearlet变换作为新一代的多尺度几何分析工具，在图像融合领域展现出独特优势。其核心在于通过方向敏感的剪切滤波器，有效捕捉图像中的边缘和纹理特征。对于毕业设计而言，基于shearlet的图像融合方案具有计算高效、效果显著的特点。

典型的实现架构包含三个关键阶段：首先进行多尺度分解，将源图像通过shearlet变换转换到频域空间；然后在变换域设计融合规则，常见的有基于局部能量、区域方差或系数取大的策略；最后通过逆变换重构融合结果。针对实时性要求高的场景，可以采用快速离散shearlet变换算法，通过频域实现和并行计算优化速度。

该方法特别适合医学图像融合、遥感图像融合等需要保留精细结构的场景。实际应用中需要注意基函数选择、分解层数设置等参数对结果的影响。相比传统小波融合，shearlet能更好地保持方向特征，同时计算复杂度控制在合理范围内。