小波变换融合算法pytorch

使用PyTorch实现小波变换融合算法
在计算机视觉领域，图像融合技术用于将多张图片的信息综合成一张更具有信息量的图像。对于特定应用如医学影像分析、遥感以及增强现实等方面，基于小波变换的方法因其能够有效捕捉不同尺度上的特征而被广泛采用。
为了利用PyTorch框架来构建一个小波变换为基础的图像融合模型，可以遵循如下方法论：
导入必要的库并定义辅助函数
首先安装pytorch_wavelets包，这是一个专门为PyTorch设计的小波工具箱，它提供了方便快捷的操作接口来进行离散小波变换(DWT)和逆离散小波变换(IDWT)[^1]。
pip install pytorch-wavelets
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接着导入所需模块，并编写一些帮助函数以便后续操作：
import torch
from pytorch_wavelets import DWTForward, DWTInverse # 小波分解与重构

def apply_dwt(image_tensor):
"""Apply Discrete Wavelet Transform on input image tensor."""
dwt = DWTForward(J=1, mode='zero', wave='db1').cuda() if torch.cuda.is_available() else DWTForward(J=1, mode='zero', wave='db1')
LL, Hs = dwt(image_tensor.unsqueeze(0)) # 对单通道灰度图执行DWT
return LL.squeeze(), [h.squeeze() for h in Hs]

def reconstruct_from_coeffs(LL, Hs):
"""Reconstruct the original image from its approximation (LL) and detail coefficients (Hs)."""
idwt = DWTInverse(mode='zero', wave='db1').cuda() if torch.cuda.is_available() else DWTInverse(mode='zero', wave='db1')
img_reconstructed = idwt((LL.unsqueeze(0), [tuple(h.unsqueeze(0) for h in Hs)]))
return img_reconstructed.squeeze()
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准备输入数据
假设已经有了两张待融合的源图像 img_source_1, img_source_2 ，它们已经被转换成了适合PyTorch处理的形式——即形状为 (C,H,W) 的浮点数Tensor对象（其中 C 表示颜色通道数量），并且已经进行了归一化预处理。
执行小波域内的加权平均策略
通过上述定义的帮助函数分别获取两幅原始图像经过一次二维离散小波变换之后得到的不同频率子带系数；随后按照一定权重组合这些低频分量(Low-Low bands) 和高频细节(High-High/Low-High/High-Low bands)，形成新的近似表示形式作为最终输出的基础。
# 假设已有的两个输入图像 Tensor 已经加载完毕
source_img_tensors = [img_source_1, img_source_2]

# 获取各自的小波系数
coefficients_list = []
for source_img in source_img_tensors:
ll, hs = apply_dwt(source_img)
coefficients_list.append((ll, hs))

# 设定融合规则：简单地取均值或其他自定义方式
fusion_rule = lambda c1, c2: (c1 + c2)/2.

# 应用融合规则于各级别的小波系数上
fused_ll = fusion_rule(coefficients_list[0][0], coefficients_list[1][0])
fused_hs = list(map(fusion_rule, *zip(*map(lambda x:x[1], coefficients_list))))
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完成重建过程
最后一步就是调用之前提到过的反向传播函数 reconstruct_from_coeffs() 来由合成好的各层系数恢复出完整的融合结果图像。
final_fused_image = reconstruct_from_coeffs(fused_ll, fused_hs)

# 如果需要的话还可以进一步调整亮度对比度等参数使效果更好看些...
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这样就完成了一个基本版本的小波变换图像融合流程，在实际应用场景中可能还需要考虑更多因素比如噪声抑制、边缘保持等等特性优化方案。