小波技术在图像融合中的应用：MATLAB与Python实现

"本书主要探讨了计算机视觉与深度学习的实际应用，特别强调了使用MATLAB和Python作为工具来实现图像融合技术，特别是基于小波技术的图像融合方法。书中通过项目开发案例，深入讲解了如何利用小波变换解决图像处理中的问题，提高图像质量和分析效果。" 计算机视觉与深度学习是当前人工智能领域的热门话题，它们在图像识别、目标检测、自动驾驶等多个方面发挥着重要作用。而图像融合作为计算机视觉中的关键技术之一，旨在整合来自不同传感器或不同采集方式的多幅图像信息，生成具有更多细节和更高解析力的合成图像。 本教程详细介绍了基于小波技术的图像融合方法。小波变换是一种数学工具，它能将图像在时间和频率两个维度上进行局部化分析，从而在多个分辨率级别上捕捉图像的特征。在图像融合中，小波变换被用来分解图像的高频和低频部分。高频部分通常包含图像的细节信息，而低频部分则包含了图像的整体结构。通过在小波域内进行融合处理，可以更好地保留原始图像的细节和结构信息，提高融合图像的质量。 在小波融合过程中，重要系数的选择策略是关键。在高频域，选取邻域平均绝对值较大的系数，以突出图像的边缘和细节；在低频域，对多源图像的低频系数进行加权平均，以保持图像的整体结构。最后，通过小波逆变换将融合后的高频和低频系数恢复为图像矩阵，得到最终的融合图像。 书中提到，图像融合可以分为像素级、特征级和决策级三个层次。像素级融合是最基础的，它直接操作图像的像素值，而本章重点研究的就是这一层面。相比于简单的像素平均融合方法，基于小波变换的融合方法能显著提高图像的对比度和可视化效果，降低噪声，提高目标检测的分辨率。 此外，小波变换因其多分辨率分析能力，使得图像融合更具灵活性和适应性，适用于各种复杂的图像处理任务。书中通过实际案例和MATLAB、Python代码示例，帮助读者理解并掌握这些理论和技术，从而能够实际应用到自己的项目中。 这本书是学习计算机视觉和深度学习实践，特别是图像融合技术的宝贵资源，适合对这个领域感兴趣的学生、研究人员和工程师阅读，无论他们是对MATLAB还是Python有所了解，都能从中获得深入的洞察和实用的技术指导。