将可见光和红外光图像经过M通道过采样滤波器组多尺度分解为低频子带和高频子带 matlab

以下是将可见光和红外光图像经过M通道过采样滤波器组多尺度分解为低子带和高频子带的 MATLAB 代码示例：

% 读取可见光和红外光图像
visImg = imread('visible.jpg');
irImg = imread('infrared.jpg');

% 定义过采样滤波器组和分解层数
M = 3;
filters = getMFilters(M);
levels = 4;

% 对可见光图像进行M通道多尺度分解
visPyramid = getPyramid(visImg, filters, levels);

% 对红外光图像进行M通道多尺度分解
irPyramid = getPyramid(irImg, filters, levels);

% 定义低频子带和高频子带的尺度
lowScale = 1;
highScale = 2;

% 取出可见光图像的低频子带和高频子带
visLow = visPyramid{lowScale};
visHigh = visPyramid{highScale};

% 取出红外光图像的低频子带和高频子带
irLow = irPyramid{lowScale};
irHigh = irPyramid{highScale};

% 显示可见光图像和红外光图像的低频子带和高频子带
figure;
subplot(2,2,1); imshow(visLow); title('Visible Low');
subplot(2,2,2); imshow(visHigh); title('Visible High');
subplot(2,2,3); imshow(irLow); title('Infrared Low');
subplot(2,2,4); imshow(irHigh); title('Infrared High');

其中，`getMFilters` 函数用于生成M通道过采样滤波器组，代码如下：

function filters = getMFilters(M)
% 生成M通道过采样滤波器组
% M: 过采样因子

% 定义滤波器参数
alpha = 0.35;
beta = 0.4;
gamma = 0.25;

% 定义滤波器长度
L = 2*M+1;

% 生成滤波器组
filters = cell(1,M);
for m = 1:M
    h = zeros(1,L);
    for n = 1:L
        h(n) = alpha * (sin(pi*(n-M-1)/M) + gamma*cos(2*pi*(n-M-1)/M));
        if n == M+1
            h(n) = h(n) + beta;
        end
    end
    filters{m} = h;
end
end

`getPyramid` 函数用于对图像进行M通道多尺度分解，代码如下：

function pyramid = getPyramid(img, filters, levels)
% 对图像进行M通道多尺度分解
% img: 待分解的图像
% filters: 过采样滤波器组
% levels: 分解层数

% 将图像转化为灰度图像
if size(img, 3) == 3
    img = rgb2gray(img);
end

% 定义分解结果
pyramid = cell(1, levels);

% 对图像进行分解
for i = 1:levels
    if i == 1
        I = img;
    else
        I = pyramid{i-1}{1};
    end
    [height, width] = size(I);
    R = zeros(height, width, length(filters));
    for m = 1:length(filters)
        h = filters{m};
        convImg = conv2(I, h, 'same');
        R(:,:,m) = convImg;
    end
    pyramid{i} = {R};
end
end

以上代码可以实现将可见光和红外光图像经过M通道过采样滤波器组多尺度分解为低频子带和高频子带，并显示出来。根据实际需求，可以调整过采样因子、滤波器参数、分解层数等参数。