基于小波变幻的RGB和全色图像融合算法 python

对于基于小波变换的RGB和全色图像融合算法，可以使用Python来实现。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用PyWavelets库来进行小波变换和图像融合。

import cv2
import numpy as np
import pywt

# 读取RGB图像和全色图像
rgb_img = cv2.imread('rgb_image.jpg')
gray_img = cv2.imread('gray_image.jpg', 0)

# 对RGB图像进行小波变换
rgb_coeffs = pywt.dwt2(rgb_img, 'haar')

# 对全色图像进行小波变换
gray_coeffs = pywt.dwt2(gray_img, 'haar')

# 将RGB图像的低频部分替换为全色图像的低频部分
fused_coeffs = (gray_coeffs[0], rgb_coeffs[1], rgb_coeffs[2])

# 从融合系数中重构融合图像
fused_img = pywt.idwt2(fused_coeffs, 'haar')

# 显示和保存融合图像
cv2.imshow('Fused Image', fused_img.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('fused_image.jpg', fused_img)

在这个示例中，我们使用了`pywt`库来进行小波变换。首先，我们读取RGB图像和全色图像，并对它们分别进行小波变换。然后，我们将RGB图像的低频部分替换为全色图像的低频部分，得到新的融合系数。最后，我们使用逆小波变换将融合系数转换回图像，并显示和保存融合图像。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的处理和调优来获得更好的融合结果。