基于小波变换图像融合在医学应用的matlab代码

基于小波变换的图像融合是一种常见的图像处理技术，尤其在医学影像分析中，它可以有效地提取特征并保留图像细节。在MATLAB中实现这一过程的一般步骤包括小波分解、融合规则选择和重构。这里是一个简化的示例代码片段，假设我们有两个需要融合的图像`img1`和`img2`：

% 导入图像
img1 = imread('image1.png');
img2 = imread('image2.png');

% 小波分析
wavelet = 'db4'; % 使用Daubechies 4级小波
[lc, lclevs] = wavedec2(img1, 'db4', 2); % 对img1进行2级小波分解
[rc, rclevs] = wavedec2(img2, 'db4', 2); % 对img2同样操作

% 设定融合系数（如最大值法）
fusion_coeff = max(lclevs, rclevs);

% 合成融合后的系数
reconstructed_coeffs = imresize(fusion_coeff, size(img1));
fused_img = waverec2(reconstructed_coeffs, wavelet);

% 可视化结果
figure;
subplot(2,2,1), imshow(img1);
title('Original Image 1');
subplot(2,2,2), imshow(img2);
title('Original Image 2');
subplot(2,2,3), imshow(fused_img);
title('Fused Image');

这只是一个基本的示例，实际应用中可能会根据特定的医学需求调整融合策略，比如加权平均、多尺度融合等，并考虑噪声抑制和边缘保持等因素。