将融合规则改成低频系数加权平均，高频系数绝对值取大

以下是一个使用 Curvelet 变换进行图像融合的 MATLAB 代码示例，其中采用低频系数加权平均、高频系数取绝对值较大值的融合规则：

% 读取图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(image1);
gray2 = rgb2gray(image2);

% 计算 Curvelet 变换系数
coeffs1 = fdct2(gray1);
coeffs2 = fdct2(gray2);

% 将系数按照能量大小排序
s1 = sort(abs(coeffs1(:)), 'descend');
s2 = sort(abs(coeffs2(:)), 'descend');

% 计算加权平均系数
w1 = sum(s1(1:round(numel(s1)*0.1))) / sum(s1);
w2 = sum(s2(1:round(numel(s2)*0.1))) / sum(s2);

% 将低频系数加权平均
coeffs_low = (w1 .* coeffs1) + (w2 .* coeffs2);

% 将高频系数取绝对值较大值
coeffs_high = (abs(coeffs1) >= abs(coeffs2)) .* coeffs1 + (abs(coeffs1) < abs(coeffs2)) .* coeffs2;

% 合并低频和高频系数
coeffs = coeffs_low + coeffs_high;

% 计算逆 Curvelet 变换
result = ifdct2(coeffs);

% 显示结果
imshow(result);

这段代码首先读取两幅图像并转换为灰度图像，然后分别计算它们的 Curvelet 变换系数。接着，将系数按照能量大小排序，计算加权平均系数，将低频系数加权平均，高频系数取绝对值较大值。然后将低频和高频系数合并，得到新的系数，并计算逆 Curvelet 变换，得到融合后的图像。最后，将结果显示出来。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。同时，Curvelet 变换的计算复杂度很高，可能需要较长的计算时间。