基于小波变换的红外和可见光的融合，matlab，

基于小波变换的红外和可见光图像融合可以通过以下步骤实现：

1.读取红外图像和可见光图像。

2.对红外图像和可见光图像进行小波变换，得到它们的低频子带和高频子带。

3.对低频子带进行加权融合，可以使用简单平均法或者基于图像质量指标的加权融合方法。

4.对高频子带进行融合，可以采用像素平均法或者局部方差法。

5.将融合后的低频子带和高频子带进行合成，得到融合后的图像。

下面是一个基于简单平均法的红外和可见光图像融合的 MATLAB 代码示例：

% 读取红外图像和可见光图像
ir = imread('infrared_image.jpg');
visible = imread('visible_image.jpg');

% 将图像转换为 double 类型
ir = im2double(ir);
visible = im2double(visible);

% 对红外图像和可见光图像进行小波变换
[LL1, LH1, HL1, HH1] = dwt2(ir, 'haar');
[LL2, LH2, HL2, HH2] = dwt2(visible, 'haar');

% 对低频子带进行加权融合
alpha = 0.5; % 权重系数
LL = alpha * LL1 + (1 - alpha) * LL2;

% 对高频子带进行融合
HH = (HH1 + HH2) / 2;

% 将融合后的低频子带和高频子带进行合成
result = idwt2(LL, LH1, HL1, HH, 'haar');

% 显示融合结果
imshow(result);

你可以根据需要调整权重系数和高频子带融合方法，以得到更好的融合效果。