金字塔分解进行多尺度分解实现图像融合的方法 matlab

金字塔分解是一种图像多尺度分析的方法，可以将原始图像逐步下采样，生成一系列不同尺度的图像。图像融合可以利用金字塔分解的方法，将两幅图像融合成一幅新的图像。

以下是一种基于金字塔分解的图像融合方法的 MATLAB 实现：

% 读取两幅图像
im1 = imread('image1.png');
im2 = imread('image2.png');

% 将图像转为双精度型
im1 = im2double(im1);
im2 = im2double(im2);

% 生成高斯金字塔
N = 5; % 金字塔层数
G1 = generate_gaussian_pyramid(im1, N);
G2 = generate_gaussian_pyramid(im2, N);

% 生成拉普拉斯金字塔
L1 = generate_laplacian_pyramid(G1);
L2 = generate_laplacian_pyramid(G2);

% 融合拉普拉斯金字塔
LG = cell(1, N);
for i = 1:N
    LG{i} = L1{i} .* (1 - weight_function(i, N)) + L2{i} .* weight_function(i, N);
end

% 从融合的拉普拉斯金字塔重建图像
im_fused = reconstruct_image(LG);

% 显示融合后的图像
imshow(im_fused);

% 生成高斯金字塔的函数
function G = generate_gaussian_pyramid(im, N)
    G = cell(1, N);
    G{1} = im;
    for i = 2:N
        G{i} = imresize(G{i-1}, 1/2);
    end
end

% 生成拉普拉斯金字塔的函数
function L = generate_laplacian_pyramid(G)
    N = length(G);
    L = cell(1, N-1);
    for i = 1:N-1
        L{i} = G{i} - imresize(G{i+1}, size(G{i}));
    end
    L{N} = G{N};
end

% 权重函数，控制图像融合时不同尺度的权重
function w = weight_function(i, N)
    w = (i-1) / (N-1);
end

% 从拉普拉斯金字塔重建图像的函数
function im = reconstruct_image(L)
    N = length(L);
    im = L{N};
    for i = N-1:-1:1
        im = imresize(im, size(L{i})) + L{i};
    end
end

该代码中，`generate_gaussian_pyramid` 和 `generate_laplacian_pyramid` 函数分别生成高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，`weight_function` 函数控制不同尺度的权重，`reconstruct_image` 函数从拉普拉斯金字塔重建图像。在融合时，对于每个尺度，采用线性混合（即加权平均）的方式将两个图像的拉普拉斯金字塔进行融合，最终通过拉普拉斯金字塔重建得到融合后的图像。