基于小波变换的红外和可见光的图像融合，matlab

实现这个任务可以遵循以下步骤：

1. 导入红外和可见光图像。

2. 对这两幅图像进行预处理，如去噪、增强等。

3. 对预处理后的图像进行小波变换，得到各个频带系数。

4. 对红外和可见光的频带系数进行融合，可以采用加权平均的方法。

5. 对融合后的频带系数进行反变换，得到融合后的图像。

下面是一个基于小波变换的红外和可见光图像融合的matlab代码示例：

% 导入红外和可见光图像
IR = imread('infrared.jpg');
visible = imread('visible.jpg');

% 对图像进行预处理
IR = medfilt2(IR, [3, 3]); % 中值滤波
visible = histeq(visible); % 直方图均衡化

% 对图像进行小波变换
[cA_IR, cH_IR, cV_IR, cD_IR] = dwt2(IR, 'haar');
[cA_vis, cH_vis, cV_vis, cD_vis] = dwt2(visible, 'haar');

% 对频带系数进行融合
alpha = 0.5; % 权重系数
cA_fuse = alpha * cA_IR + (1 - alpha) * cA_vis;
cH_fuse = alpha * cH_IR + (1 - alpha) * cH_vis;
cV_fuse = alpha * cV_IR + (1 - alpha) * cV_vis;
cD_fuse = alpha * cD_IR + (1 - alpha) * cD_vis;

% 对融合后的频带系数进行反变换
IR_visible_fuse = idwt2(cA_fuse, cH_fuse, cV_fuse, cD_fuse, 'haar');

% 显示融合后的图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(IR);
title('红外图像');
subplot(1, 3, 2);
imshow(visible);
title('可见光图像');
subplot(1, 3, 3);
imshow(IR_visible_fuse, []);
title('融合后图像');