matlab 小波变换融合算法

小波变换融合是一种用于图像融合的常见方法，其中使用小波变换将两个或多个图像分解为多个频带，并将它们重新组合以生成融合图像。以下是一个在 MATLAB 中实现小波变换融合的示例：

首先，读入需要融合的两个图像：

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

然后，将两个图像进行小波变换：

[c1, s1] = wavedec2(img1, 2, 'db4');
[c2, s2] = wavedec2(img2, 2, 'db4');

这里使用了MATLAB中的wavedec2函数，它将图像分解为多个频带。第一个输入参数是需要分解的图像，第二个参数是小波变换的级别，第三个参数是小波函数。

接下来，将分解的系数进行加权平均，并将它们重新组合为一个新的频域：

alpha = 0.5;
c3 = alpha * c1 + (1 - alpha) * c2;

这里使用了0.5的权重将第一个图像的系数与第二个图像的系数进行平均。您可以根据需要调整权重。

最后，使用MATLAB中的waverec2函数将融合后的频域转换回图像：

fusedImg = waverec2(c3, s1, 'db4');

这里的第一个输入参数是融合后的系数，第二个参数是原始图像的大小，第三个参数是小波函数。

您可以使用imshow函数来显示融合后的图像：

imshow(fusedImg);

这是一个简单的小波变换融合的 MATLAB 实现示例，您可以根据需要进行修改和扩展。