小波变换图像融合matlab
时间: 2023-05-31 13:02:01 浏览: 77
小波变换图像融合是一种基于小波变换的图像融合方法,它可以利用小波变换的多分辨率分析和多尺度特性,将不同尺度、不同频率的图像信息进行分离和融合,从而得到更加清晰、更具信息量的图像。
在matlab中可以使用以下代码实现小波变换图像融合:
```matlab
% 读取要融合的两幅图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');
% 对两幅图像进行小波变换
[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(img1, 'haar');
[cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(img2, 'haar');
% 将低频分量进行加权平均融合
alpha = 0.5; % 权重系数
cA = alpha * cA1 + (1-alpha) * cA2;
% 将高频分量进行最大值融合
cH = max(cH1, cH2);
cV = max(cV1, cV2);
cD = max(cD1, cD2);
% 将融合后的小波系数进行逆变换
img_fused = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 显示融合后的图像
imshow(img_fused);
```
在上述代码中,我们使用了haar小波作为小波变换的基函数,将两幅图像分别进行小波变换得到它们的小波系数。然后,我们将两幅图像的低频分量进行加权平均融合,即将它们的cA系数按照一定的权重进行加权平均。对于高频分量的cH、cV和cD系数,我们采用了最大值融合,即将它们的对应系数中取最大值。最后,我们将融合后的小波系数进行逆变换,得到融合后的图像。
需要注意的是,在实际应用中,权重系数alpha的选择需要根据实际情况进行调整,以得到最佳的融合效果。
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