【图像融合】基于小波变换实现红外和可见光图像融合算法设计（含融合图像评估：信息熵EN 空间频率SF 平均梯度AG 标准差SD 互信息 MI）附Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 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。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) 3vis_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.更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注1.机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断2.组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~3.分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~4.路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~5.小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~6.原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心