【图像融合】二维多元经验模态分解在多尺度图像融合中的应用附matlab代码

图像融合是指将多幅图像融合成一幅图像，以获得更丰富的信息。二维多元经验模态分解是一种常用的信号处理方法，可以将信号分解成多个特定频率的模态函数。在多尺度图像融合中，可以利用二维多元经验模态分解来提取图像中的特征信息，并将不同尺度、不同频率的特征信息进行融合，从而获得更清晰、更丰富的图像信息。

在matlab中，可以使用emd2函数进行二维多元经验模态分解。具体的代码如下：

% 读取原始图像
img = imread('original_image.jpg');
% 将图像进行灰度化处理
gray_img = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行二维多元经验模态分解
[imf, residue] = emd2(gray_img, 'MAXMODES', 5);
% 将分解得到的不同频率模态函数进行融合
fused_img = zeros(size(gray_img));
for i = 1:size(imf, 3)
    fused_img = fused_img + imf(:,:,i);
end
% 将融合后的图像进行反转灰度化处理，得到最终的融合图像
final_img = uint8(fused_img);
% 显示最终的融合图像
imshow(final_img);

通过以上的matlab代码，可以实现对原始图像的二维多元经验模态分解和融合处理，从而得到融合后的图像。这样的图像融合方法可以在多尺度图像处理中得到应用，帮助提取图像中的细节信息，改善图像的清晰度和质量。