生成一个基于NSST的红外与可见光图像融合的MATLAB代码

以下是一个基于NSST的红外与可见光图像融合的MATLAB代码示例：

% 读取红外图像和可见光图像
IR_img = imread('IR_image.jpg');
VL_img = imread('VL_image.jpg');

% 将图像转换为双精度浮点数
IR_img = im2double(IR_img);
VL_img = im2double(VL_img);

% 对红外图像和可见光图像进行小波变换
ir_coeffs = nsst_dec2(IR_img, 3, 'near_sym_b', 'qshift_b');
vl_coeffs = nsst_dec2(VL_img, 3, 'near_sym_b', 'qshift_b');

% 选择高频系数的绝对值较大的那个系数作为融合后的系数
for i=1:3
    for j=1:3
        ir_high = abs(ir_coeffs{i,j}) > abs(vl_coeffs{i,j});
        vl_high = abs(vl_coeffs{i,j}) > abs(ir_coeffs{i,j});
        ir_coeffs{i,j} = ir_high .* ir_coeffs{i,j};
        vl_coeffs{i,j} = vl_high .* vl_coeffs{i,j};
    end
end

% 将红外图像和可见光图像的小波系数进行加权平均
alpha = 0.5;
coeffs_fused = cell(3,3);
for i=1:3
    for j=1:3
        coeffs_fused{i,j} = alpha * ir_coeffs{i,j} + (1-alpha) * vl_coeffs{i,j};
    end
end

% 对融合后的小波系数进行逆变换，得到融合后的图像
fused_img = nsst_rec2(coeffs_fused, 'near_sym_b', 'qshift_b');

% 显示融合后的图像
imshow(fused_img);

需要注意的是，这里使用的是NSST（Non-Subsampled Shearlet Transform）算法进行图像融合，需要先安装ShearLab工具箱。另外，由于NSST算法比较复杂，运行速度较慢，可能需要较长的计算时间。