小波应用于图像融合

资 源 简 介

小波应用于图像融合

详 情 说 明

小波变换在图像融合领域的应用体现了其多尺度分析的独特优势。5层小波分解的架构设计能够同时捕捉图像的低频轮廓信息和高频细节特征。

技术实现的核心在于：首先对源图像进行多级小波分解，构建包含近似系数和细节系数的金字塔结构。低频部分通常采用加权平均等保守策略保留主体信息，而高频系数则通过取绝对值极大值等增强规则突出边缘纹理。5层分解深度可平衡计算复杂度和特征保留需求——较浅的分解可能丢失细小特征，过深分解则易引入噪声。

重构阶段通过逆变换将处理后的系数合成最终图像，这种频域融合方式比直接像素操作更能保持光谱特性。实际应用中需注意小波基函数的选择（如haar、db系列），不同基函数对纹理保留效果差异显著。