【图像融合】小波变换图像融合（带面板）【含GUI Matlab源码 700期】

⛄一、小波变换图像融合技术简介

1 案例背景
图像融合，指通过对同一目标或同一场景用不同的传感器(或用同一传感器采用不同的方式)进行图像采集得到多幅图像，对这些图像进行合成得到单幅合成图像，而该合成图像是单传感器无法采集得到的。图像融合所输出的合成图像往往能够保持多幅原始图像中的关键信息，进而为对目标或场景进行更精确、更全面的分析和判断提供条件。图像融合属于数据融合范畴，是数据融合的子集，兼具数据融合和图像可视化的优点。因此，图像融合能够在一定程度上提高传感器系统的有效性和信息的使用效率，进而提高待分析目标的分辨率，抑制不同传感器所产生的噪声，改善图像处理的效果。
图像融合最早是以数据融合理论为基础的，通过计算像素算术平均的方式得到合成图像。该方法忽略了像素间的相互关系，往往会产生融合图像的对比度差、可视化效果不理想等问题。因此，为了提高目标检测的分辨率，抑制不同传感器的检测噪声，本案例选择了一种基于小波变换的图像数据融合方法，首先通过小波变换将图像分解到高频、低频，然后分别进行融合处理，最后再逆变换到图像矩阵"。在融合过程中，为了尽可能保持多源图像的特征，在小波分解的高频域内，选择图像邻域平均绝对值较大的系数作为融合小波重要系数；在小波分解的低频域内，选择对多源图像的低频系数进行加权平均作为融合小波近似系数。在反变换过程中，利用重要小波系数和近似小波系数作为输入进行小波反变换。在融合图像输出后，对其做进一步的处理。实验结果表明，基于小波变换的图像数据融合方法运行效率高，具有良好的融合效果，并可用于广泛的研究领域，具有一定的使用价值。
根据融合的作用对象，图像融合一般可以分为3个层次：像素级图像融合、特征级图

最后

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