matlab用小波变换进行多分解实现jpg图像融合

图像融合是指将两幅或多幅图像融合成一幅新的图像，以展示更多的信息。其中，JPG 图像是一种常见的图像格式，小波变换是一种用于图像处理的数学方法，可以对图像进行多分解，从而实现图像融合。

以下是基于 MATLAB 实现图像融合的步骤：

1. 读取两幅待融合的 JPG 图像，使用 imread 函数，将图像转为灰度图像。

   img1 = imread('image1.jpg');
   img2 = imread('image2.jpg');
   gray1 = rgb2gray(img1);
   gray2 = rgb2gray(img2);

2. 对两幅灰度图像进行小波分解，使用 wavedec2 函数，将图像分解为多个尺度和方向的小波系数。

   [c1, l1] = wavedec2(gray1, 4, 'haar');
   [c2, l2] = wavedec2(gray2, 4, 'haar');

3. 对小波系数进行融合，使用 wmaxlev 函数，确定小波系数的最大分解层数，使用 wthresh 函数，将小波系数进行阈值处理，使用 wrcoef2 函数，将小波系数重构为图像。

   maxlev = wmaxlev(gray1, 'haar');
   alpha = 0.5;
   for i = 1:maxlev
       c1_i = detcoef2('all', c1, l1, i);
       c2_i = detcoef2('all', c2, l2, i);
       c_i = alpha*c1_i + (1-alpha)*c2_i;
       c1 = appcoef2(c1, l1, 'haar', i);
       c2 = appcoef2(c2, l2, 'haar', i);
       c1 = [c1; c_i];
       c2 = [c2; c_i];
   end
   th = 10;
   c1 = wthresh(c1, 'h', th);
   c2 = wthresh(c2, 'h', th);
   fusion = wrcoef2('all', c1, l1, 'haar') + wrcoef2('all', c2, l2, 'haar');

4. 显示融合后的图像，使用 imshow 函数。

   imshow(fusion);

通过以上步骤，即可实现 JPG 图像的融合，其中阈值 th 和权重 alpha 可根据实际需求进行调整。