matlab 小波变换融合算法
时间: 2023-07-15 08:12:11 浏览: 60
小波变换融合算法是一种常用的图像融合方法,MATLAB中也有相关的函数和工具箱可以使用。具体步骤如下:
1. 读入需要融合的两幅图像并进行灰度化处理。
2. 对两幅图像进行小波变换得到其系数矩阵,可以使用MATLAB中的“wavedec2”函数进行二维小波变换。
3. 根据融合规则对系数矩阵进行融合,一般常用的有最大值、最小值、平均值等方法。
4. 对融合后的系数矩阵进行小波反变换得到融合后的图像,可以使用MATLAB中的“waverec2”函数进行二维小波反变换。
5. 对融合后的图像进行后处理,如调整亮度、对比度等。
MATLAB中有现成的小波变换融合工具箱,可以直接调用其中的函数进行图像融合,使用起来比较方便。
相关问题
matlab小波变换融合影像
Matlab中可以使用多种小波变换方法进行图像融合,其中常用的包括基于离散小波变换的方法和基于连续小波变换的方法。
一种基于离散小波变换的融合方法是将待融合的两幅图像分别进行小波分解,然后将它们的低频部分进行加权平均得到新的低频部分,将它们的高频部分进行比较和选择,最后将所选的高频部分进行小波重构得到融合后的图像。
另一种基于连续小波变换的融合方法是将待融合的两幅图像分别进行连续小波变换得到系数图,然后将它们的系数图进行比较和选择,最后将所选的系数图进行逆连续小波变换得到融合后的图像。
需要注意的是,图像融合不仅涉及到小波变换的技术,还需要考虑如何选择合适的权重、阈值等参数,以及如何评价融合效果等问题。
离散小波变换融合算法matlab
离散小波变换融合算法是一种图像融合算法,其中利用离散小波变换对两个输入图像进行分解和重构,从而生成融合图像。以下是在Matlab中实现离散小波变换融合算法的一些步骤:
1. 读取输入图像A和图像B。
2. 将图像A和图像B调整为相同大小的两个平方幂形式。
3. 对图像A和图像B进行二维离散小波变换(DWT)。
4. 根据一定的规则选择低频和高频小波系数,例如利用基于能量或方差的权重选择。
5. 将所选的低频和高频小波系数合并。
6. 对合并后的小波系数进行逆离散小波变换(IDWT)以生成融合图像。
7. 输出融合图像。
请注意,具体的Matlab代码实现会根据不同的算法和库有所不同。因此,您可以根据您选择的具体算法和库查找相关的Matlab实现代码。