拉普拉斯塔型分解图像融合算法

资 源 简 介

拉普拉斯塔型分解图像融合算法

详 情 说 明

拉普拉斯金字塔分解是一种经典的多尺度图像融合方法，其核心思想是通过构建图像的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，在不同尺度上分别进行融合操作，最后重建出融合结果图像。

基本原理分为三个关键步骤：首先通过高斯金字塔对源图像进行多尺度分解，每一层都代表图像不同频带的信息；然后在高斯金字塔基础上构建拉普拉斯金字塔，拉普拉斯金字塔的每一层实际上保存了相邻两个高斯层之间的细节差异；最后在分解后的各个尺度上，根据特定规则（如取最大值、加权平均等）进行融合操作。

在MATLAB实现中，三层分解是常用配置。第一层处理最精细的细节信息（如边缘、纹理），第二层处理中等尺度特征，第三层则处理最粗糙的图像内容。这种分层处理能保持源图像的重要特征，同时实现平滑的自然过渡。实际应用中需注意金字塔层数的选择 - 层数过多会导致计算量增加但提升有限，层数过少则可能丢失重要细节。

该方法在医学影像、遥感图像等需要保留多源图像优势特征的场景效果显著，其优势在于能保持各尺度下的显著特征，且重建过程稳定可靠。