​基于小波变换的图像融合技术

资 源 简 介

​基于小波变换的图像融合技术

详 情 说 明

小波变换在图像融合领域的应用展现出了独特优势。这项技术通过多分辨率分析将图像分解为不同频带，为融合过程提供了更加灵活的处理空间。

从实现思路上看，首先需要对源图像进行小波分解，通常选用haar或db小波等基础小波函数。分解后会得到低频近似系数和高频细节系数，分别对应图像的整体轮廓和局部特征。在融合策略上，低频部分常采用加权平均法保持图像的主体信息，而高频部分则通过取极大值或区域能量法来保留边缘纹理等细节特征。

值得注意的是针对不同类型的图像需要调整融合规则：例如红外与可见光图像的融合侧重热源信息与细节的互补，而多聚焦图像融合则关注不同清晰区域的择优选取。重构阶段通过逆小波变换将处理后的系数合成最终融合图像，这个过程中小波基的选择和分解层数会显著影响结果质量。

该技术的优势在于其频域局部化特性，既能有效保留源图像特征，又能抑制噪声干扰，比传统金字塔融合方法具有更好的方向选择性。在实际应用中还需要考虑计算复杂度与实时性的平衡问题。