离散小波方差分析图像融合MATLAB代码示例

当使用离散小波变换进行图像融合时，方差分析是一个常用的方法。下面是一个MATLAB代码示例，用于执行离散小波方差分析图像融合：

% 读取需要融合的两幅图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage1 = rgb2gray(image1);
grayImage2 = rgb2gray(image2);

% 进行离散小波变换
[LL1, LH1, HL1, HH1] = dwt2(grayImage1, 'haar');
[LL2, LH2, HL2, HH2] = dwt2(grayImage2, 'haar');

% 计算方差
variance1 = var(double(HH1(:)));
variance2 = var(double(HH2(:)));

% 根据方差进行融合
alpha = sqrt(variance1) / (sqrt(variance1) + sqrt(variance2));
HHFused = alpha * HH1 + (1 - alpha) * HH2;

% 执行逆离散小波变换
fusedImage = idwt2(LL1, LH1, HL1, HHFused, 'haar');

% 显示结果
figure;
subplot(2, 2, 1), imshow(grayImage1), title('原始图像1');
subplot(2, 2, 2), imshow(grayImage2), title('原始图像2');
subplot(2, 2, 3), imshow(uint8(HHFused)), title('融合后的HH分量');
subplot(2, 2, 4), imshow(uint8(fusedImage)), title('融合后的图像');

请确保将`image1.jpg`和`image2.jpg`替换为您要融合的实际图像的文件名。此示例代码使用"haar"小波基函数执行离散小波变换和逆变换，并根据HH分量的方差进行图像融合。融合结果将在一个包含原始图像和融合后图像的4个子图中显示出来。