image fusion based on curvelet transform and genetic algorithm

资 源 简 介

image fusion based on curvelet transform and genetic algorithm

详 情 说 明

基于曲波变换和遗传算法的图像融合方法

图像融合技术旨在将来自不同传感器或不同模态的图像信息整合为单一的高质量图像。曲波变换（Curvelet Transform）因其出色的多尺度几何分析能力，能够有效捕捉图像中的边缘和纹理特征，而遗传算法（Genetic Algorithm）则通过模拟自然选择过程，优化融合规则的参数，从而提升融合效果的整体性能。

该方法的核心思路如下：首先，对输入的两幅或多幅图像分别进行曲波变换分解，得到各个尺度与方向上的系数。接下来，利用遗传算法优化融合规则，例如选择高频系数时可以根据局部能量或梯度信息设计适应度函数。经过迭代优化后，将最优的系数融合策略应用于曲波系数，最后通过逆变换重构出融合图像。

在MATLAB实现中，曲波变换可通过第三方工具包（如CurveLab）完成，而遗传算法部分则可利用Global Optimization Toolbox或自定义编码实现。通过调整遗传算法的种群大小、交叉概率和变异概率等参数，可以平衡融合效果的清晰度与计算效率。

这种方法尤其适用于医学影像（如CT与MRI融合）或遥感图像处理，能够显著提升融合图像的细节保留与视觉质量。未来可结合深度学习进一步优化自适应融合规则的生成。