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🔥 内容介绍
一、图像融合背景
在许多实际应用场景中，如安防监控、军事侦察、医疗诊断等，单一模态的图像往往无法提供足够的信息。例如，可见光图像能够呈现丰富的纹理和色彩信息，让我们清晰地识别目标物体的外观特征；而红外图像则对温度变化敏感，能检测到隐藏在黑暗环境或伪装下的目标。将红外图像和可见光图像进行融合，可以综合两者的优势，为用户提供更全面、准确的信息，有助于更有效地进行目标识别、场景理解等任务。
二、小波变换原理
- 基本概念
：小波变换是一种时频分析方法，它将一个信号分解成不同频率的分量，这些分量在时间和频率上都具有良好的局部化特性。与传统的傅里叶变换不同，傅里叶变换只能将信号从时域转换到频域，丢失了信号在时间上的局部信息；而小波变换通过选择合适的小波基函数，能够同时在时域和频域对信号进行分析。
- 多分辨率分析
：小波变换的核心在于多分辨率分析特性。它可以将图像分解为不同分辨率的子带，通常包括一个低频子带和多个高频子带。低频子带包含了图像的主要轮廓和大面积的平滑区域信息，反映了图像的全局特征；高频子带则包含了图像的边缘、细节和纹理等局部信息。这种多分辨率的分解方式使得我们能够在不同尺度下观察和处理图像，为图像融合提供了有力的工具。
三、基于小波变换的红外与可见光图像融合算法
- 图像分解
：首先，对红外图像和可见光图像分别进行小波变换，将它们分解为不同分辨率的子带。通过小波分解，两幅图像都被表示为低频子带和多个高频子带的组合，每个子带包含了不同尺度和方向的图像信息。
- 子带融合策略
：
- 低频子带融合
：低频子带代表了图像的主要能量和轮廓信息。常用的融合策略有加权平均法，即根据一定的权重对红外和可见光图像的低频子带进行加权求和，权重的确定可以基于图像的某些特征，如区域能量、方差等。例如，对于某个区域，如果红外图像在该区域的能量较大，说明该区域在红外图像中包含更多重要信息，那么在融合时给予红外图像低频子带在该区域较大的权重。
- 高频子带融合
：高频子带包含图像的边缘和细节信息。常见的融合方法有基于区域特征的选择法，例如，计算每个高频子带中局部区域的能量、梯度等特征，选择在该局部区域具有较大特征值的图像对应的高频子带系数作为融合后的系数。这样可以突出图像中边缘和细节更明显的部分，使得融合图像保留更多的细节信息。
- 低频子带融合
- 图像重构
：在完成子带融合后，利用小波逆变换将融合后的低频子带和高频子带重构为一幅完整的融合图像。通过这种方式，综合了红外图像和可见光图像的优势信息，生成了包含丰富细节和全面信息的融合图像。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
if size(vis_img, 3) == 3
vis_img = rgb2gray(vis_img);
end
% 分别计算高度和宽度
h = min(size(ir_img, 1), size(vis_img, 1));
w = min(size(ir_img, 2), size(vis_img, 2));
% 统一尺寸
ir_img1= imresize(ir_img, [h, w]);
vis_img1= imresize(vis_img, [h, w]);
imshow(ir_img1);figure;imshow(vis_img1);
%去噪
🔗 参考文献
[1]殷明,段普宏,褚标,等.基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的红外和可见光图像融合[J].光学精密工程, 2016, 24(7):9.DOI:10.3788/OPE.20162407.1763.
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