请将这段代码修改为直接融合灰度图像的

好的，以下是修改后的代码，直接融合了灰度图像：

% 读取可见光图像和红外图像
vis_gray = imread('visible.jpg');
ir_gray = imread('infrared.jpg');

% 将灰度图像进行小波变换
[ca1, ch1, cv1, cd1] = dwt2(vis_gray, 'haar');
[ca2, ch2, cv2, cd2] = dwt2(ir_gray, 'haar');

% 将红外图像的低频系数与可见光图像的高频系数进行融合
ca3 = (ca1 + ca2) / 2;
ch3 = (ch1 + ch2) / 2;
cv3 = (cv1 + cv2) / 2;
cd3 = (cd1 + cd2) / 2;

% 进行小波反变换
fused = idwt2(ca3, ch3, cv3, cd3, 'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(fused, []);

这段代码与之前的代码类似，不同之处在于它直接读取了灰度图像，并将灰度图像进行了小波变换。然后，将红外图像的低频系数和可见光图像的高频系数进行了融合，并使用小波反变换将融合后的图像重构。最后，使用 `imshow` 函数显示融合后的图像，其中 `[]` 表示将图像的像素值缩放到 0 到 255 的范围内。

相关问题

请给我一段小波变换的图像融合matlab代码

以下是一段小波变换的图像融合 Matlab 代码：

clc;
clear;
close all;

% 读取要融合的图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
I1_gray = rgb2gray(I1);
I2_gray = rgb2gray(I2);

% 将灰度图像进行小波变换
[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(I1_gray, 'haar');
[cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(I2_gray, 'haar');

% 进行图像融合
cA = (cA1 + cA2) / 2;
cH = (cH1 + cH2) / 2;
cV = (cV1 + cV2) / 2;
cD = (cD1 + cD2) / 2;

% 将融合后的图像进行小波反变换
I_fuse = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示融合前后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(I1);
title('Image 1');
subplot(1, 2, 2);
imshow(I2);
title('Image 2');

figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(I1_gray);
title('Image 1 Gray');
subplot(1, 2, 2);
imshow(I2_gray);
title('Image 2 Gray');

figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(uint8(I_fuse));
title('Fused Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(imabsdiff(I1_gray, I2_gray), []);
title('Difference Image');

这段代码会将 `image1.jpg` 和 `image2.jpg` 两张图像进行小波变换和融合，并显示融合前后的图像。其中，`dwt2` 和 `idwt2` 分别是进行二维小波变换和反变换的函数。

给我一段基于拉普拉斯金字塔进行可见光与红外的灰度图像融合的matlab代码

下面是一段基于拉普拉斯金字塔进行可见光与红外的灰度图像融合的Matlab代码：

% 读取可见光图像和红外图像
vis_img = imread('visible.jpg');
ir_img = imread('infrared.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
vis_gray = rgb2gray(vis_img);
ir_gray = rgb2gray(ir_img);

% 构建可见光图像和红外图像的拉普拉斯金字塔
vis_lap_pyr = laplacian_pyramid(vis_gray);
ir_lap_pyr = laplacian_pyramid(ir_gray);

% 构建融合后的拉普拉斯金字塔
fusion_lap_pyr = cell(1, length(vis_lap_pyr));
for i = 1:length(vis_lap_pyr)
    fusion_lap_pyr{i} = (vis_lap_pyr{i} + ir_lap_pyr{i}) / 2;
end

% 重建融合后的图像
fusion_img = reconstruct_image(fusion_lap_pyr);

% 显示融合后的图像
imshow(fusion_img);

% 拉普拉斯金字塔函数
function lap_pyr = laplacian_pyramid(img)
    % 构建高斯金字塔
    gauss_pyr = cell(1, 6);
    gauss_pyr{1} = img;
    for i = 2:6
        gauss_pyr{i} = imresize(gauss_pyr{i-1}, 0.5);
    end

    % 构建拉普拉斯金字塔
    lap_pyr = cell(1, 5);
    for i = 1:5
        lap_pyr{i} = gauss_pyr{i} - imresize(gauss_pyr{i+1}, size(gauss_pyr{i}));
    end
end

% 重建图像函数
function img = reconstruct_image(lap_pyr)
    % 从最小的拉普拉斯金字塔开始重建图像
    img = lap_pyr{5};
    for i = 4:-1:1
        img = imresize(img, size(lap_pyr{i})) + lap_pyr{i};
    end
end

请注意，这段代码仅供参考，并且可能需要根据您的具体需求进行修改。