双树复小波变换matlab

双树复小波变换(Matlab)是一种在图像处理领域广泛应用的小波变换方法。它将小波变换分为两个部分：正交小波变换和非正交小波变换。在正交小波变换中，双树复小波变换采用Haar小波作为基函数。而在非正交小波变换中，它采用Daubechies小波作为基函数。通过对这两个部分的组合，双树复小波变换产生了具有良好局部缩放性和多分辨率特性的小波变换方法。

在Matlab中实现双树复小波变换，可以通过调用相应的函数来实现。可以使用MATLAB中的wavedec2函数对图像进行双树复小波变换。该函数将输入的图像分解为不同尺度和方向的小波系数[1]。然后，可以根据像素级融合公式计算权重系数，并通过加权平均来得到融合图像。

以下是一个示例代码，展示了如何在Matlab中实现双树复小波变换：

% 加载图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

% 对图像进行双树复小波变换
[coefficients1, S1] = wavedec2(image1, n, wavelet);
[coefficients2, S2] = wavedec2(image2, n, wavelet);

% 计算权重系数，这里可以根据具体的融合算法进行调整
weights = calculate_weights(coefficients1, coefficients2);

% 对小波系数进行加权平均
fused_coefficients = weights .* coefficients1 + (1 - weights) .* coefficients2;

% 重构融合后的图像
fused_image = waverec2(fused_coefficients, S1, wavelet);

% 显示融合后的图像
imshow(fused_image);

需要注意的是，上述代码中的n表示分解的尺度，wavelet表示所选的小波函数。根据具体的需求，可以选择不同的n和wavelet来实现不同的融合效果。

在实际应用中，还可以根据具体的需求对双树复小波变换的参数进行调整，以获得更好的融合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matlab双树复小波变换像素级图像融合及实现](https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/131620572)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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