matlab图像特征融合代码

MATLAB 中也提供了一些函数来实现图像特征融合。以下是一个基于小波变换的 MATLAB 代码示例：

% 加载图像
img = imread('image.jpg');

% 提取图像的颜色特征
color_feature = rgb2lab(img);

% 提取图像的纹理特征
gray = rgb2gray(img);
[LL, LH, HL, HH] = dwt2(gray, 'haar');
texture_feature = imresize(HH, size(LL));

% 将颜色特征和纹理特征融合在一起
merged_feature = cat(3, color_feature, texture_feature);

% 显示融合后的特征图像
imshow(merged_feature);

在上面的代码中，我们首先使用 `imread()` 函数加载一张图像。然后，我们使用 `rgb2lab()` 函数将图像转换为 LAB 颜色空间，并提取颜色特征。接着，我们使用小波变换提取图像的纹理特征。具体来说，我们使用 `dwt2()` 函数对灰度图像进行两维小波变换，并使用 `imresize()` 函数将高频子带（HH）的尺寸调整为与低频子带（LL）相同。最后，我们使用 `cat()` 函数将颜色特征和纹理特征融合在一起，并使用 `imshow()` 函数显示融合后的特征图像。

相关问题

matlab对图像特征融合代码

MATLAB 中提供了许多函数用于图像特征融合，以下是一个基于灰度共生矩阵的 MATLAB 代码示例：

% 加载图像
img = imread('image.jpg');

% 提取图像的颜色特征
color_feature = rgb2lab(img);

% 提取图像的纹理特征
gray = rgb2gray(img);
glcm = graycomatrix(gray);
stats = graycoprops(glcm);
texture_feature = [stats.Contrast, stats.Correlation, stats.Energy, stats.Homogeneity];

% 将颜色特征和纹理特征融合在一起
merged_feature = [color_feature, texture_feature];

% 显示融合后的特征图像
imshow(merged_feature);

在上面的代码中，我们首先使用 `imread()` 函数加载一张图像。然后，我们使用 `rgb2lab()` 函数将图像转换为 LAB 颜色空间，并提取颜色特征。接着，我们使用灰度共生矩阵（GLCM）提取图像的纹理特征。具体来说，我们使用 `graycomatrix()` 函数计算 GLCM，然后使用 `graycoprops()` 函数计算 GLCM 的统计特征，如对比度（Contrast）、相关性（Correlation）、能量（Energy）和同质性（Homogeneity）。最后，我们将颜色特征和纹理特征融合在一起，并使用 `imshow()` 函数显示融合后的特征图像。

matlab偏振图像融合代码

Matlab中可以使用Polarizer Toolbox进行偏振图像的融合。Polarizer Toolbox是一个Matlab工具箱，它可以用于处理和分析偏振图像。以下是Polarizer Toolbox中偏振图像融合的步骤：

1. 导入需要融合的偏振图像。

2. 使用imresize函数对图像进行统一大小处理。

3. 使用polfuse函数进行图像融合。polfuse函数支持多种融合算法，如Laplacian金字塔和小波变换等。

4. 使用imshow函数显示融合后的图像。

以下是一个简单的Matlab代码示例，演示了如何使用Polarizer Toolbox进行偏振图像融合：

% 导入需要融合的偏振图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');

% 统一大小
I1 = imresize(I1, [256, 256]);
I2 = imresize(I2, [256, 256]);

% 进行融合
fused_image = polfuse(I1, I2, 'lappyr');

% 显示融合后的图像
imshow(fused_image);