编的基于小波变换的图像融合

资 源 简 介

编的基于小波变换的图像融合

详 情 说 明

小波变换在图像融合领域展现出独特优势，其多尺度分析能力能够有效保留源图像的特征信息。本文实现的融合算法通过以下核心步骤实现多层级特征融合：

多尺度分解架构 系统支持自定义分解层数（如2-4层），每层通过小波变换将图像分解为低频近似分量（LL）和高频细节分量（LH/HL/HH）。层级增加可捕获更丰富的纹理特征，但需权衡计算效率。

双通道融合策略 对两幅待融合图像分别进行相同层数的小波分解后，采用低频分量加权平均与高频分量绝对值取大的混合规则。低频融合保留基础能量信息，高频融合突出边缘纹理特征。

金字塔式重构机制 从最深层开始逐层向上重构，每层融合结果作为下一层的低频输入，最终通过逆小波变换获得融合图像。这种自底向上的方式确保了多尺度特征的连贯性。

该方法的创新点在于用户可自由调节分解深度，针对医学影像、遥感图像等不同场景，通过调整层数平衡全局特征与局部细节的呈现效果。实验表明，3层分解在多数情况下能达到信噪比与清晰度的最佳平衡。