小波融合matlab代码

以下是使用小波变换实现图像融合的Matlab代码：

% 读入需要融合的两幅图像
A = imread('A.jpg');
B = imread('B.jpg');

% 进行小波分解
 = dwt2(A,'haar');
 = dwt2(B,'haar');

% 对低频分量进行加权平均
w = 0.5;
C = w * AA + (1-w) * AB;

% 对高频分量进行加权平均
HC = w * HA + (1-w) * HB;
VC = w * VA + (1-w) * VB;
DC = w * DA + (1-w) * DB;

% 进行重构
C = idwt2(C,HC,VC,DC,'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(uint8(C));

这段代码首先读入两幅需要融合的图像A和B，然后利用小波变换对它们进行分解，得到低频分量AA和AB以及高频分量HA、VA、DA和HB、VB、DB。接着对低频分量进行加权平均，得到融合后的低频分量C。然后对高频分量也进行加权平均，分别得到融合后的高频分量HC、VC、DC。最后，利用反小波变换idwt2对融合后的低频分量C和高频分量HC、VC、DC进行重构，得到最终的融合图像C。最后，使用imshow函数显示融合后的图像。

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小波图像融合matlab代码

以下是一个简单的小波图像融合的MATLAB代码示例：

% 读取待融合的图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

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

% 对图像进行小波分解
[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(double(grayImage1), 'haar');
[cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(double(grayImage2), 'haar');

% 将低频分量进行融合
fusedCA = (cA1 + cA2) / 2;

% 将高频分量进行融合
fusedCH = max(abs(cH1), abs(cH2)) .* exp(1i * (angle(cH1) + angle(cH2))) ;
fusedCV = max(abs(cV1), abs(cV2)) .* exp(1i * (angle(cV1) + angle(cV2))) ;
fusedCD = max(abs(cD1), abs(cD2)) .* exp(1i * (angle(cD1) + angle(cD2))) ;

% 逆小波变换得到融合后的图像
fusedImage = idwt2(fusedCA, fusedCH, fusedCV, fusedCD, 'haar');

% 显示融合后的图像
figure;
subplot(1, 3, 1); imshow(image1); title('图像1');
subplot(1, 3, 2); imshow(image2); title('图像2');
subplot(1, 3, 3); imshow(uint8(fusedImage)); title('融合后的图像');

请确保在运行代码之前将`image1.jpg`和`image2.jpg`替换为你自己的图像文件名。这段代码使用Haar小波作为小波基函数进行图像融合，并将融合后的图像显示在一个Matlab图形窗口中。