matlab代码实现小波融合算法

资 源 简 介

matlab代码实现小波融合算法

详 情 说 明

小波融合算法是一种基于多尺度分解的图像融合技术，其核心思想是利用小波变换将两幅图像分解为不同频率的子带，再通过特定规则融合对应子带并重构。

算法流程 首先对两幅源图像进行多级小波分解，得到各自的高频（细节）和低频（近似）系数。高频部分通常反映边缘和纹理信息，低频部分则包含主要能量分布。接下来采用区域方差比较、加权平均等策略融合高频系数，低频系数可采用取最大值或平均值的方式。最后通过小波逆变换重构出融合图像。

MATLAB实现要点 MATLAB的Wavelet Toolbox提供了`wavedec2`函数实现二维小波分解，`wrcoef2`用于系数重构。关键步骤包括：选择适合图像特性的小波基（如haar、db4），确定分解层数（通常3-4层），以及设计融合规则（如高频系数取绝对值较大者）。需注意边界效应处理，常见方法是扩展图像至合适尺寸再进行分解。

应用场景扩展 该算法适用于多聚焦图像融合（将不同焦点的清晰区域合并）、红外与可见光融合（结合光谱信息）等场景。优化方向可包括改进融合规则的自适应性，或结合其他变换域方法（如曲波变换）提升融合质量。