用matlab实现18张jpg格式彩色图片的自适应图像融合，来去除噪声和凸显特征

这里提供一种基于多分辨率融合的方法来实现18张jpg格式彩色图片的自适应图像融合，以去除噪声和凸显特征。具体实现步骤如下：

1. 读入18张jpg格式彩色图片，将它们转换为灰度图像，得到18个灰度图像。

2. 对每个灰度图像进行多分辨率分解，得到18组分解系数。

3. 对18组分解系数进行加权平均，得到新的分解系数。

4. 对新的分解系数进行重构，得到融合后的图像。

5. 对融合后的图像进行去噪和特征增强处理，如中值滤波和直方图均衡化等。

下面是具体的MATLAB代码实现：

% 读入18张jpg格式彩色图片，并转换为灰度图像
for i = 1:18
    img = imread(sprintf('image%d.jpg', i));
    gray_img(:, :, i) = rgb2gray(img);
end

% 对每个灰度图像进行多分辨率分解，得到18组分解系数
for i = 1:18
    [C, S] = wavedec2(gray_img(:, :, i), 2, 'db4');
    cA2(:, :, i) = appcoef2(C, S, 'db4', 2);
    cH2(:, :, i) = detcoef2('h', C, S, 2);
    cV2(:, :, i) = detcoef2('v', C, S, 2);
    cD2(:, :, i) = detcoef2('d', C, S, 2);
    cH1(:, :, i) = detcoef2('h', C, S, 1);
    cV1(:, :, i) = detcoef2('v', C, S, 1);
    cD1(:, :, i) = detcoef2('d', C, S, 1);
end

% 对18组分解系数进行加权平均，得到新的分解系数
alpha = [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05];
cA2_new = sum(cA2 .* alpha, 3);
cH2_new = sum(cH2 .* alpha, 3);
cV2_new = sum(cV2 .* alpha, 3);
cD2_new = sum(cD2 .* alpha, 3);
cH1_new = sum(cH1 .* alpha, 3);
cV1_new = sum(cV1 .* alpha, 3);
cD1_new = sum(cD1 .* alpha, 3);

% 对新的分解系数进行重构，得到融合后的图像
new_C = [cA2_new(:)', cH2_new(:)', cV2_new(:)', cD2_new(:)', cH1_new(:)', cV1_new(:)', cD1_new(:)'];
new_S = size(cA2_new);
new_img = waverec2(new_C, new_S, 'db4');

% 对融合后的图像进行去噪和特征增强处理
denoised_img = medfilt2(new_img, [3 3]);
enhanced_img = histeq(denoised_img);

% 显示原始图像、融合后的图像、去噪后的图像和特征增强后的图像
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(gray_img(:, :, 1));
title('Original Image');
subplot(2, 2, 2);
imshow(new_img, []);
title('Fused Image');
subplot(2, 2, 3);
imshow(denoised_img, []);
title('Denoised Image');
subplot(2, 2, 4);
imshow(enhanced_img, []);
title('Enhanced Image');

这里采用了小波变换进行多分辨率分解和重构，通过加权平均来融合不同图像的分解系数。最后对融合后的图像进行了中值滤波和直方图均衡化等处理，以去噪和凸显特征。