低频融合算法和小波变换编写的图像融合

资 源 简 介

低频融合算法和小波变换编写的图像融合

详 情 说 明

基于低频融合算法和小波变换的图像融合技术是一种有效的多源图像信息整合方法。这种算法通过将不同传感器或不同焦点的图像信息进行有机结合，可以生成包含更多有效信息的融合图像。

该技术首先利用小波变换对输入图像进行多尺度分解，将图像分离为高频和低频成分。小波变换的特性使其能够很好地捕捉图像在不同尺度和方向上的特征。高频部分通常包含图像的边缘和纹理信息，而低频部分则反映图像的整体结构和亮度分布。

在低频融合阶段，算法会对分解得到的低频系数进行特殊处理。常见的低频融合策略包括基于区域能量的加权平均法、基于区域方差的选择法等，目的是保留源图像中最显著的低频信息。

对于高频部分，由于包含大量细节信息，通常采用绝对值取大、局部方差比较等规则进行融合，以保持图像的清晰度和细节特征。

最后通过小波逆变换将处理后的高低频系数重构，得到最终的融合图像。MATLAB实现中会包含小波分解、系数融合和重构三个主要模块，利用MATLAB强大的矩阵运算能力可以高效地完成这些操作。

这种方法在医学影像、遥感图像、多焦点摄影等领域有广泛应用，能够显著提升图像的信息含量和视觉效果。