请用matlab写出利用小波变换实现可见光图像和红外光图像融合的程序

以下是一个简单的利用小波变换实现可见光图像和红外光图像融合的Matlab程序：

% 读入可见光图像和红外光图像
visible = imread('visible.jpg');
infrared = imread('infrared.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
visible = rgb2gray(visible);
infrared = rgb2gray(infrared);

% 将灰度图像归一化到0到1之间
visible = double(visible) / 255;
infrared = double(infrared) / 255;

% 将灰度图像进行小波变换
[visible_cA, visible_cH, visible_cV, visible_cD] = dwt2(visible,'haar');
[infrared_cA, infrared_cH, infrared_cV, infrared_cD] = dwt2(infrared,'haar');

% 将可见光图像和红外光图像的低频分量进行加权平均
alpha = 0.5;
cA = alpha * visible_cA + (1 - alpha) * infrared_cA;

% 将可见光图像和红外光图像的高频分量进行最大值融合
cH = max(visible_cH, infrared_cH);
cV = max(visible_cV, infrared_cV);
cD = max(visible_cD, infrared_cD);

% 将融合后的小波系数进行反变换
fused = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(fused);

在这个程序中，我们首先读入可见光图像和红外光图像，并将它们转换为灰度图像。然后，我们将灰度图像进行归一化，并使用Haar小波变换将它们分解为低频分量和高频分量。接下来，我们将可见光图像和红外光图像的低频分量进行加权平均，而将它们的高频分量进行最大值融合。最后，我们将融合后的小波系数进行反变换，并显示融合后的图像。