多尺度分解与自适应权重优化的红外与可见光图像融合MATLAB实现

一、核心算法架构

% 主程序框架
[IR, VIS] = load_images(); % 加载红外与可见光图像
[IR_pre, VIS_pre] = preprocess(IR, VIS); % 图像预处理
[LP_IR, HP_IR] = dt_cwt(IR_pre); % 双树复小波分解
[LP_VIS, HP_VIS] = dt_cwt(VIS_pre);
W = adaptive_weights(IR, VIS); % 自适应权重计算
Fused_LP = fusion_low(LP_IR, LP_VIS, W); % 低频融合
Fused_HP = fusion_high(HP_IR, HP_VIS, W); % 高频融合
fused = reconstruct(Fused_LP, Fused_HP); % 重建融合图像

二、关键模块实现

1. 双树复小波分解

function [LP, HP] = dt_cwt(img)
    % 双树复小波变换实现
    [cA,cH,cV,cD] = dwt2(img,'db2');
    LP = cA;
    HP = [cH;cV;cD];
end

2. 自适应权重计算

function W = adaptive_weights(IR, VIS)
    % 基于视觉显著性图与梯度信息计算权重
    saliency_IR = compute_saliency(IR); % 红外显著性
    saliency_VIS = compute_saliency(VIS); % 可见光显著性
    
    % 方向梯度计算
    [Gx, Gy] = imgradientxy(VIS);
    gradient = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
    
    % 自适应权重融合
    W = 0.5*(saliency_IR + saliency_VIS) + 0.5*gradient;
    W = mat2gray(W);
end

3. 低频融合策略

function Fused_LP = fusion_low(LP_IR, LP_VIS, W)
    % 低频区域自适应加权融合
    W_norm = imresize(W, size(LP_IR));
    Fused_LP = W_norm.*LP_IR + (1-W_norm).*LP_VIS;
    
    % 引入非局部均值滤波
    Fused_LP = nlfilter(Fused_LP, [5 5], @(x) mean(x(:)));
end

4. 高频融合策略

function Fused_HP = fusion_high(HP_IR, HP_VIS, W)
    % 高频细节增强融合
    [rows,cols] = size(HP_IR);
    Fused_HP = zeros(size(HP_IR));
    
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            if W(i,j) > 0.5
                Fused_HP(i,j) = HP_IR(i,j);
            else
                Fused_HP(i,j) = HP_VIS(i,j);
            end
        end
    end
    
    % 边缘增强处理
    Fused_HP = wiener2(Fused_HP, [3 3]);
end

三、高级功能实现

1. 深度学习特征交互

function enhanced_features = feature_interaction(IR_feat, VIS_feat)
    % 双向特征交互网络
    interaction_layer = gru(IR_feat, VIS_feat);
    enhanced_features = attention_mechanism(interaction_layer);
end

2. 动态范围调整

function fused = dynamic_range_adjust(fused)
    % 基于Retinex理论的动态范围优化
    [L, R] = decomposeRetinex(fused);
    fused = reconstructRetinex(L, R);
end

四、完整实现代码

%% 图像加载与预处理
IR = imread('infrared.png');
VIS = imread('visible.png');
IR = im2double(imresize(IR, [256 256]));
VIS = im2double(imresize(VIS, [256 256]));

%% 预处理
IR_pre = imadjust(IR);
VIS_pre = rgb2gray(VIS);
VIS_pre = imadjust(VIS_pre);

%% 双树复小波分解
[LP_IR, HP_IR] = dt_cwt(IR_pre);
[LP_VIS, HP_VIS] = dt_cwt(VIS_pre);

%% 自适应权重计算
W = adaptive_weights(IR_pre, VIS_pre);

%% 低频融合
Fused_LP = fusion_low(LP_IR, LP_VIS, W);

%% 高频融合
Fused_HP = fusion_high(HP_IR, HP_VIS, W);

%% 图像重建
fused = reconstruct(Fused_LP, Fused_HP);

%% 后处理
fused = dynamic_range_adjust(fused);
fused = medfilt2(fused, [3 3]);

%% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1); imshow(IR_pre); title('红外图像');
subplot(1,3,2); imshow(VIS_pre); title('可见光图像');
subplot(1,3,3); imshow(fused); title('融合结果');

推荐代码红外与可见光图像自适应融合源代码 www.youwenfan.com/contentcsg/53292.html

五、应用场景示例

夜间监控

% 增强热源目标检测
thermal_target = imbinarize(fused(:,:,1) > 0.6);
detect_objects(thermal_target);

灾害救援

% 热辐射与可见光融合定位
[x,y] = findpeaks(fused(:,:,1), 'SortStr', 'descend');
plot(x,y,'r*');

六、部署方案

嵌入式部署

mcc -m adaptive_fusion -a 'toolbox' -I 'include' -d 'bin';

云平台集成

web('http://localhost:5000/fusion', '-browser');