图像融合 fusion

资 源 简 介

图像融合 fusion

详 情 说 明

图像融合是一种将多幅图像信息整合为单一高质量图像的技术，尤其在红外与可见光图像融合领域应用广泛。红外图像擅长突出热辐射目标，而可见光图像则保留丰富的纹理细节，二者的优势互补使得融合结果更具实用性。

在MATLAB中实现这类图像融合通常遵循以下流程：首先对源图像进行预处理，包括配准和尺寸归一化。接着采用多尺度分解方法（如金字塔分解或小波变换）将图像分解为不同频带。针对低频成分可采用加权平均或基于区域能量的融合规则，而对于高频成分则常采用绝对值取大或区域方差匹配等策略来保留边缘特征。最后通过逆变换重构出融合图像。

该技术的核心挑战在于特征提取与融合规则的优化。现代方法会结合深度学习来自动学习最优融合策略，但传统算法在MATLAB中仍具有实现简单、计算高效的优势，特别适合实时性要求较高的监控或导航系统。通过调整分解层数和融合规则参数，可以平衡融合图像中的热目标显著性与细节保留程度。