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。

相关问题

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。

离散小波方差分析一维数据融合MATLAB代码示例

当涉及到离散小波方差分析和一维数据融合的MATLAB代码示例时，我可以为您提供一个基本的示例。在这个示例中，我们将使用MATLAB的Wavelet Toolbox来执行离散小波变换和方差分析，然后将两个一维信号进行融合。

首先，我们需要准备两个一维信号。假设我们有两个长度相同的信号x和y。

x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 第一个信号
y = [6, 7, 8, 9, 10]; % 第二个信号

接下来，我们将执行离散小波变换。我们可以使用`dwt`函数来对信号进行一级离散小波变换。

[coeffsx, ~] = dwt(x, 'db1'); % 对第一个信号进行离散小波变换
[coeffsy, ~] = dwt(y, 'db1'); % 对第二个信号进行离散小波变换

现在，我们可以计算每个信号的方差，并比较它们的大小。

varx = var(coeffsx); % 计算第一个信号的方差
vary = var(coeffsy); % 计算第二个信号的方差

if varx > vary
    fused_coeffs = coeffsx; % 使用第一个信号的系数
else
    fused_coeffs = coeffsy; % 使用第二个信号的系数
end

最后，我们可以使用逆离散小波变换将融合后的系数转换回时间域。

fused_signal = idwt(fused_coeffs, [], 'db1'); % 使用逆离散小波变换重构融合后的信号

这是一个简单的示例，演示了如何使用MATLAB执行离散小波方差分析和一维数据融合。请注意，这只是一个基本示例，您可以根据您的需求进行修改和扩展。