图像融合

资 源 简 介

图像融合

详 情 说 明

图像融合是一种通过结合多幅图像信息来提升视觉质量或提取关键特征的技术。基于高斯金字塔和拉普拉斯分解的融合方法，能够有效解决局部模糊图像的清晰化问题。

高斯金字塔是实现多尺度分析的基础工具。它的核心思想是通过连续的高斯模糊和下采样操作，将原始图像分解为不同分辨率的层级。每一层都保留了对应尺度的图像特征，这种分层结构为后续的融合处理提供了灵活的尺度空间。

拉普拉斯金字塔则在高斯金字塔的基础上构建，通过计算相邻高斯层级之间的差异来捕捉图像的细节信息。这种分解方式能够有效分离图像的高频（边缘、纹理）和低频（大致轮廓）成分，使得我们可以针对不同频段进行针对性处理。

在实际融合过程中，系统会分别对两幅源图像构建拉普拉斯金字塔，然后在每个尺度上选择最清晰的局部特征进行组合。这种多尺度选择策略确保了最终融合图像既能保留全局结构，又能整合最优的局部细节。对于存在局部模糊的图像，算法会自动选择另一幅图像中对应区域的清晰部分进行替换。

最终的重建过程通过逆向操作将优化后的拉普拉斯金字塔转换回完整图像。这种方法不仅能够有效消除局部模糊，还能保持自然的过渡效果，避免出现明显的拼接痕迹。在医学影像、卫星图像处理和计算机视觉等领域，这种基于金字塔分解的融合技术都展现出了显著的优势。