红外光和可见光图像经过M通道过采样图滤波器组多尺度分解 matlab

以下是一个示例代码，实现红外光和可见光图像经过M通道过采样图滤波器组多尺度分解：

% 读入红外光和可见光图像
ir_img = imread('ir_image.jpg');
vis_img = imread('vis_image.jpg');

% 定义M通道过采样图滤波器
filter = [0.25, 0.5, 0.25; 0.5, 1, 0.5; 0.25, 0.5, 0.25];

% 对红外光和可见光图像分别进行M通道过采样
ir_img_up = imresize(ir_img, 2, 'nearest');
vis_img_up = imresize(vis_img, 2, 'nearest');

% 对过采样后的图像进行滤波
ir_img_filtered = imfilter(ir_img_up, filter);
vis_img_filtered = imfilter(vis_img_up, filter);

% 定义多尺度分解的尺度数
num_scales = 3;

% 对滤波后的图像进行多尺度分解
ir_multiscale = cell(num_scales, 1);
vis_multiscale = cell(num_scales, 1);

for scale = 1:num_scales
    % 分解红外光图像
    if scale == 1
        ir_multiscale{scale} = ir_img_filtered;
    else
        ir_multiscale{scale} = imresize(ir_multiscale{scale-1}, 0.5, 'bilinear');
    end
    
    % 分解可见光图像
    if scale == 1
        vis_multiscale{scale} = vis_img_filtered;
    else
        vis_multiscale{scale} = imresize(vis_multiscale{scale-1}, 0.5, 'bilinear');
    end
end

% 显示多尺度分解结果
figure;
for scale = 1:num_scales
    subplot(num_scales, 2, (scale-1)*2+1);
    imshow(ir_multiscale{scale});
    title(sprintf('IR Scale %d', scale));
    
    subplot(num_scales, 2, (scale-1)*2+2);
    imshow(vis_multiscale{scale});
    title(sprintf('VIS Scale %d', scale));
end

需要注意的是，该代码仅仅是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。比如，滤波器的选择、采样倍数、多尺度分解的尺度数等都需要根据实际需求来确定。