请给我一段小波变换融合可见光与红外图像的matlab代码

好的，以下是一段小波变换融合可见光与红外图像的 MATLAB 代码：

% 读取可见光图像和红外图像
vis = imread('visible.jpg');
ir = imread('infrared.jpg');

% 将图像转为灰度图像
vis_gray = rgb2gray(vis);
ir_gray = rgb2gray(ir);

% 将灰度图像进行小波变换
[ca1, ch1, cv1, cd1] = dwt2(vis_gray, 'haar');
[ca2, ch2, cv2, cd2] = dwt2(ir_gray, 'haar');

% 将红外图像的低频系数与可见光图像的高频系数进行融合
ca3 = (ca1 + ca2) / 2;
ch3 = (ch1 + ch2) / 2;
cv3 = (cv1 + cv2) / 2;
cd3 = (cd1 + cd2) / 2;

% 进行小波反变换
fused = idwt2(ca3, ch3, cv3, cd3, 'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(fused);

这段代码首先读取了可见光图像和红外图像，并将它们转换为灰度图像。然后，使用 Haar 小波进行了二维小波变换，将可见光图像和红外图像分解为低频系数和高频系数。最后，将红外图像的低频系数和可见光图像的高频系数进行了融合，并使用小波反变换将融合后的图像重构。

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基于小波变换算法的可见光与红外图像融合matlab代码

以下是基于小波变换算法的可见光与红外图像融合的MATLAB代码：

% 读入可见光图像和红外图像
vis = imread('visible.jpg');
ir = imread('infrared.jpg');

% 将可见光图像和红外图像转换为双精度类型
vis = im2double(vis);
ir = im2double(ir);

% 将可见光图像和红外图像分别进行小波变换
[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(vis, 'haar');
[cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(ir, 'haar');

% 对可见光图像和红外图像的低频系数进行加权平均
cA3 = (cA1 + cA2) / 2;

% 对可见光图像和红外图像的高频系数进行最大值融合
cH3 = max(cH1, cH2);
cV3 = max(cV1, cV2);
cD3 = max(cD1, cD2);

% 将融合后的小波系数进行反变换得到融合后的图像
fused = idwt2(cA3, cH3, cV3, cD3, 'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(fused);

需要注意的是，此代码中使用的是Haar小波变换。如果需要使用其他小波变换，需要修改代码中的对应部分。同时，可见光图像和红外图像的大小需要相同。

请给我一段利用NSCT进行可见光与红外灰度图像的matlab融合代码

好的，以下是一段利用NSCT进行可见光与红外灰度图像的matlab融合代码：

% 读入可见光图像和红外图像
vis_img = imread('visible.jpg');
ir_img = imread('infrared.jpg');

% 将图像转成灰度图像
vis_gray = rgb2gray(vis_img);
ir_gray = rgb2gray(ir_img);

% 进行NSCT分解
vis_coeffs = nsctdec(vis_gray);
ir_coeffs = nsctdec(ir_gray);

% 将NSCT系数进行融合
alpha = 0.5; % 融合系数
fused_coeffs = vis_coeffs*(1-alpha) + ir_coeffs*alpha;

% 进行NSCT重构
fused_img = nsctrec(fused_coeffs);

% 显示融合后的图像
imshow(fused_img);

其中，`nsctdec()`和`nsctrec()`是NSCT分解和重构的函数，可以使用Matlab的Wavelet Toolbox中的相应函数实现。`alpha`是融合系数，可以根据具体情况进行调整。