小波变换融合算法matlab代码

以下是一个基于MATLAB实现的小波变换融合算法的示例代码：

% 读入两幅图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 对两幅图像进行小波变换
[c1,s1] = wavedec2(img1, 2, 'db4');
[c2,s2] = wavedec2(img2, 2, 'db4');

% 对小波系数进行融合，这里采用简单的平均值融合规则
c3 = (c1 + c2) / 2;

% 对融合后的小波系数进行逆小波变换，得到融合后的图像
img3 = waverec2(c3, s1, 'db4');

% 显示融合前后的图像
subplot(1,3,1),imshow(img1),title('Image 1');
subplot(1,3,2),imshow(img2),title('Image 2');
subplot(1,3,3),imshow(uint8(img3)),title('Fused Image');

其中，`imread`函数用于读入图像，`wavedec2`和`waverec2`函数分别用于进行小波变换和逆小波变换，`subplot`和`imshow`函数用于显示图像。这里的融合规则是简单的平均值融合，可以根据实际需求进行修改。

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小波变换融合算法MATLAB代码

以下是一个基于MATLAB实现的小波变换融合算法的示例代码：

% 读入两幅图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 对两幅图像进行小波变换
[c1,s1] = wavedec2(img1, 2, 'db4');
[c2,s2] = wavedec2(img2, 2, 'db4');

% 对小波系数进行融合，这里采用简单的平均值融合规则
c3 = (c1 + c2) / 2;

% 对融合后的小波系数进行逆小波变换，得到融合后的图像
img3 = waverec2(c3, s1, 'db4');

% 显示融合前后的图像
subplot(1,3,1),imshow(img1),title('Image 1');
subplot(1,3,2),imshow(img2),title('Image 2');
subplot(1,3,3),imshow(uint8(img3)),title('Fused Image');

其中，`imread`函数用于读入图像，`wavedec2`和`waverec2`函数分别用于进行小波变换和逆小波变换，`subplot`和`imshow`函数用于显示图像。这里的融合规则是简单的平均值融合，可以根据实际需求进行修改。

小波变换融合算法 matlab

小波变换融合是一种常用的图像融合方法，它可以将两幅图像融合成一幅图像，保持原有图像的信息并且增强其质量。以下是使用 MATLAB 实现小波变换融合算法的步骤：

1.读入两幅待融合的图像，并将它们转换成灰度图像。

2.对两幅灰度图像进行小波变换，通常使用的小波基函数有 Haar、Daubechies、Coiflets 等。

3.对每个小波系数进行融合，通常采用加权平均法或最大值法。

4.对融合后的小波系数进行反变换，得到融合后的图像。

下面是 MATLAB 代码示例：

% 读入两幅待融合的图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转换成灰度图像
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

% 对灰度图像进行小波变换
[LL1, LH1, HL1, HH1] = dwt2(gray1, 'haar');
[LL2, LH2, HL2, HH2] = dwt2(gray2, 'haar');

% 对小波系数进行融合
alpha = 0.5; % 融合系数
LL = alpha * LL1 + (1-alpha) * LL2;
LH = max(LH1, LH2);
HL = max(HL1, HL2);
HH = max(HH1, HH2);

% 对融合后的小波系数进行反变换
img_fuse = idwt2(LL, LH, HL, HH, 'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(img_fuse);

需要注意的是，小波变换融合算法的参数需要根据具体情况进行调整，例如融合系数、小波基函数等。此外，该算法也存在一些局限性，例如对于图像中的细节信息处理不够精细等。