使用MATLAB实现基于多尺度显著性检测和正交空间的可见光和红外图像融合方法代码

由于该问题需要较为复杂的图像处理技术，因此建议使用专业的图像处理软件和工具包，如MATLAB中的图像处理工具箱和计算机视觉工具箱。

以下是一种基于多尺度显著性检测和正交空间的可见光和红外图像融合方法的MATLAB代码：

% 读取可见光和红外图像
visImg = imread('visible.jpg');
irImg = imread('infrared.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
visGray = rgb2gray(visImg);
irGray = rgb2gray(irImg);

% 根据多尺度显著性检测方法计算可见光和红外图像的显著性图
visSal = saliency(visGray);
irSal = saliency(irGray);

% 根据正交空间融合方法将可见光和红外图像融合
fusionImg = fusion(visGray, irGray, visSal, irSal);

% 显示融合后的图像
imshow(fusionImg);

% 多尺度显著性检测方法
function salImg = saliency(img)
% 定义高斯金字塔尺度数
numScales = 5;
% 定义高斯金字塔每个尺度的权重
weights = [0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.5];
% 定义高斯金字塔
pyramid = cell(numScales, 1);
% 构建高斯金字塔
for i = 1:numScales
if i == 1
pyramid{i} = img;
else
pyramid{i} = imresize(pyramid{i-1}, 0.5);
end
end
% 计算每个尺度的显著性图
salMaps = cell(numScales, 1);
for i = 1:numScales
% 计算每个尺度的中值滤波结果
medianImg = medfilt2(pyramid{i}, [3, 3]);
% 计算每个尺度的边缘强度图
edgeImg = edge(medianImg, 'canny');
% 计算每个尺度的显著性图
salMaps{i} = abs(imfilter(edgeImg, [1 -1], 'symmetric')) + abs(imfilter(edgeImg, [1; -1], 'symmetric'));
salMaps{i} = salMaps{i} .* weights(i);
end
% 将每个尺度的显著性图加权求和得到最终显著性图
salImg = sum(cat(3, salMaps{:}), 3);
salImg = mat2gray(salImg);
end

% 正交空间融合方法
function fusionImg = fusion(visImg, irImg, visSal, irSal)
% 定义正交空间滤波器的参数
alpha = 0.45;
beta = 0.05;
gamma = 1.5;
% 计算可见光和红外图像的梯度
[visGx, visGy] = imgradientxy(visImg);
[irGx, irGy] = imgradientxy(irImg);
% 计算可见光和红外图像的幅度和方向
visAmp = sqrt(visGx.^2 + visGy.^2);
visDir = atan2(visGy, visGx);
irAmp = sqrt(irGx.^2 + irGy.^2);
irDir = atan2(irGy, irGx);
% 计算可见光和红外图像的正交空间滤波器响应
visOrtho = alpha * visAmp + beta * visSal .* cos(2 * (visDir - gamma));
irOrtho = alpha * irAmp + beta * irSal .* cos(2 * (irDir - gamma));
% 将可见光和红外图像的正交空间滤波器响应进行加权平均
fusionOrtho = (visOrtho + irOrtho) / 2;
% 计算加权平均后的正交空间滤波器响应对应的图像
fusionImg = mat2gray(fusionOrtho);
end