小波框架来实现图像融合算法

资 源 简 介

小波框架来实现图像融合算法

详 情 说 明

小波框架在图像融合中的应用提供了多尺度分析的优势，能够有效保留源图像的重要特征。这种算法首先对输入图像进行小波分解，在不同尺度和方向上提取低频和高频分量。低频分量通常包含图像的主要能量和轮廓信息，而高频分量则包含边缘和纹理细节。

在融合策略方面，低频系数可以采用加权平均或基于区域能量的方法进行融合，以保持图像的整体亮度和对比度。对于高频系数，通常选择绝对值较大者或采用局部窗口能量比较的方式，以保留更丰富的边缘和纹理信息。经过小波逆变换后，融合图像既保持了源图像的重要特征，又可能获得比单一源图像更全面的信息表现。

测试图片的使用可以直观展示不同融合规则的视觉效果差异，验证算法在保留细节和消除冗余信息方面的性能。实际应用中需要根据具体场景调整小波基的选择和分解层数，以获得最佳的融合效果。