请给我一段利用拉普拉斯金字塔将可见光灰度图像与红外灰度图像融合的matlab代码

好的，以下是利用拉普拉斯金字塔将可见光灰度图像与红外灰度图像融合的 MATLAB 代码：

% 读入可见光灰度图像和红外灰度图像
visible = imread('visible.jpg');
infrared = imread('infrared.jpg');

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

% 构建拉普拉斯金字塔
levels = 5; % 金字塔层数
filter_size = 5; % 滤波器大小
visible_pyramid = laplacian_pyramid(visible,levels,filter_size);
infrared_pyramid = laplacian_pyramid(infrared,levels,filter_size);

% 融合图像
fused_pyramid = cell(1,levels+1); % 存储融合后的金字塔
for i = 1:levels+1
    % 判断当前层是否为最后一层
    if i == levels+1
        % 最后一层直接取平均值
        fused_pyramid{i} = (visible_pyramid{i} + infrared_pyramid{i}) / 2;
    else
        % 否则根据权重融合
        weight = i / (levels + 1);
        fused_pyramid{i} = visible_pyramid{i} * weight + ...
                           infrared_pyramid{i} * (1 - weight);
    end
end

% 重建融合后的图像
fused = reconstruct_image(fused_pyramid);

% 显示原始图像和融合后的图像
figure;
subplot(2,2,1);imshow(visible);title('可见光灰度图像');
subplot(2,2,2);imshow(infrared);title('红外灰度图像');
subplot(2,2,3);imshow(fused);title('融合后的图像');

其中，`laplacian_pyramid` 和 `reconstruct_image` 函数的实现如下：

function pyramid = laplacian_pyramid(image,levels,filter_size)
% 构建拉普拉斯金字塔
pyramid = cell(1,levels+1);
pyramid{1} = image;
for i = 2:levels+1
    % 缩小图像
    image = imresize(image,0.5);
    % 高斯模糊
    h = fspecial('gaussian',filter_size,0.5);
    image = imfilter(image,h,'replicate');
    % 计算残差
    pyramid{i} = pyramid{i-1} - imresize(image,size(pyramid{i-1}));
end
end

function image = reconstruct_image(pyramid)
% 重建图像
levels = length(pyramid) - 1;
image = pyramid{levels+1};
for i = levels:-1:1
    % 放大残差
    residual = imresize(pyramid{i+1},size(pyramid{i}));
    % 加上残差
    image = pyramid{i} + residual;
end
end

请注意，代码中的 `visible.jpg` 和 `infrared.jpg` 是可见光灰度图像和红外灰度图像的文件名，请根据实际情况修改。此外，`filter_size` 是高斯滤波器的大小，根据金字塔层数和图像尺寸调整，一般取奇数。