matlab用小波变换进行多分解实现图像融合

图像融合是指将不同传感器或者不同时间拍摄的多幅图像进行融合，生成一幅具有更为丰富信息的图像。小波变换是一种基于信号分解的方法，可以将信号分解成多个不同频率的子带，从而提取出信号的局部特征。因此，小波变换被广泛应用于图像处理中，包括图像融合。

下面是一个简单的 Matlab 代码示例，实现了基于小波变换的图像融合。该代码使用了离散小波变换（DWT）进行多分解，并使用了基于像素平均的简单融合策略。具体实现步骤如下：

1. 读入两幅待融合的图像并将它们转换为灰度图像；
2. 对两幅灰度图像进行 DWT 多分解，并提取出每个分解层的近似和细节系数；
3. 对每个分解层的近似和细节系数进行融合，生成新的近似和细节系数；
4. 对新的近似和细节系数进行逆 DWT 反变换，得到融合后的图像。

% 读入两幅待融合的图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);

% 设置小波变换参数
level = 3; % 分解层数
wname = 'db4'; % 小波基函数

% 对两幅灰度图像进行 DWT 多分解
[C1,S1] = wavedec2(img1_gray,level,wname);
[C2,S2] = wavedec2(img2_gray,level,wname);

% 提取每个分解层的近似和细节系数
A1 = appcoef2(C1,S1,wname,level);
H1 = detcoef2('h',C1,S1,level);
V1 = detcoef2('v',C1,S1,level);
D1 = detcoef2('d',C1,S1,level);
A2 = appcoef2(C2,S2,wname,level);
H2 = detcoef2('h',C2,S2,level);
V2 = detcoef2('v',C2,S2,level);
D2 = detcoef2('d',C2,S2,level);

% 对每个分解层的近似和细节系数进行融合
A = (A1 + A2) / 2;
H = (H1 + H2) / 2;
V = (V1 + V2) / 2;
D = (D1 + D2) / 2;

% 对新的近似和细节系数进行逆 DWT 反变换
fused_img = waverec2(cat(2,A,H,V,D),S1,wname);

% 显示融合后的图像
imshow(fused_img);