局部互信息的图像融合方案，在 MATLAB 里实现起来其实挺顺的。整个流程围绕着图像的清晰区域怎么提取、怎么合成展开，核心是一个四叉树结构 + 形态学操作的思路，思路不复杂，代码也清爽。尤其是用local MI来做融合决策，效果比简单对比清晰度那种方式稳得多。

local MI的优势就在于它能把图像中某一小块区域的信息差异算得比较细致，适合做多焦点图像融合。像你手头有两张焦点不同的图，左图清前景，右图清背景，这个方法就能自动拼出一个全清晰版本。

具体步骤其实也蛮规整的。先预图像，转灰度、归一化之类的。构建四叉树，图像分块逐层，这样一方面可以定位清晰区域，另一方面还能降低计算负担。第三步是重点，用形态学操作（像膨胀、腐蚀）测每一块的聚焦度，代码实现也挺直观。

之后就靠local MI做融合决策了，选清晰度更高的块拼到一起，一步重建图像并做点后（滤波啥的），画面就比较干净了。整体上，思路清晰，结构也不绕。

如果你是做图像的，尤其是经常搞多图融合那一类，这一套值得试试。MATLAB自带的图像工具箱支持得不错，调试也方便。哦对了，推荐几个相关资料，你可以参考：

如果你有多焦点图像的项目需求，不妨动手试试，用local MI + 四叉树的方案，效果和效率都挺让人满意的。