小波变换的图像融合

资 源 简 介

小波变换的图像融合

详 情 说 明

小波变换在图像融合领域展现出独特优势，通过多尺度分解能力将源图像的特征信息分层处理。其核心流程可分为三个关键阶段：

首先进行多尺度分解，使用小波基函数（如haar或db4）对两幅待融合图像分别执行3-4层分解，得到低频近似系数和高频细节系数。低频分量反映图像整体轮廓，高频分量则包含边缘纹理信息。

接着实施融合策略，低频部分常采用加权平均法，根据图像清晰度自适应调整权重；高频系数则选用绝对值取大规则，保留更显著的边缘特征。针对红外与可见光融合场景，可对低频引入区域能量匹配准则。

最终通过小波逆变换重构图像，将融合后的各层系数进行反向运算。MATLAB的waverec2函数能高效完成该过程，其内置的阈值处理功能还可抑制重构噪声。这种变换域融合方法相比直接像素叠加，能有效避免光谱失真，在医学影像和遥感领域应用广泛。