基于haar的图像融合实现MATLAB代码
时间: 2024-02-18 21:04:49 浏览: 22
基于Haar的图像融合是一种常见的图像融合方法,下面是一个用MATLAB实现基于Haar的图像融合的简单代码示例:
```matlab
% 读取两张待融合的图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);
% 对两幅灰度图像进行二维Haar小波变换
[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(gray1, 'haar');
[cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(gray2, 'haar');
% 对LL子带进行加权平均融合
alpha = 0.5;
cA = alpha * cA1 + (1 - alpha) * cA2;
% 对LH、HL、HH子带进行最大值合并
cH = max(cH1, cH2);
cV = max(cV1, cV2);
cD = max(cD1, cD2);
% 对融合后的子带进行IDWT逆变换
fusionImg = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 显示融合后的图像
imshow(fusionImg, []);
```
在这个示例中,我们首先读取了两张待融合的图像,并将它们转换为灰度图像。然后,我们使用MATLAB中的dwt2函数对两幅灰度图像进行二维Haar小波变换,并将LL子带进行加权平均融合,LH、HL、HH子带进行最大值合并。最后,使用MATLAB中的idwt2函数对融合后的子带进行IDWT逆变换,得到了融合后的图像。
需要注意的是,这只是一个简单的基于Haar的图像融合示例,实际应用中可能需要对融合方法进行优化和改进。