小波变换融合算法MATLAB代码

以下是一个基于MATLAB实现的小波变换融合算法的示例代码：

% 读入两幅图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 对两幅图像进行小波变换
[c1,s1] = wavedec2(img1, 2, 'db4');
[c2,s2] = wavedec2(img2, 2, 'db4');

% 对小波系数进行融合，这里采用简单的平均值融合规则
c3 = (c1 + c2) / 2;

% 对融合后的小波系数进行逆小波变换，得到融合后的图像
img3 = waverec2(c3, s1, 'db4');

% 显示融合前后的图像
subplot(1,3,1),imshow(img1),title('Image 1');
subplot(1,3,2),imshow(img2),title('Image 2');
subplot(1,3,3),imshow(uint8(img3)),title('Fused Image');

其中，`imread`函数用于读入图像，`wavedec2`和`waverec2`函数分别用于进行小波变换和逆小波变换，`subplot`和`imshow`函数用于显示图像。这里的融合规则是简单的平均值融合，可以根据实际需求进行修改。

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以下是一个基于MATLAB实现的小波变换融合算法的示例代码：

% 读入两幅图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 对两幅图像进行小波变换
[c1,s1] = wavedec2(img1, 2, 'db4');
[c2,s2] = wavedec2(img2, 2, 'db4');

% 对小波系数进行融合，这里采用简单的平均值融合规则
c3 = (c1 + c2) / 2;

% 对融合后的小波系数进行逆小波变换，得到融合后的图像
img3 = waverec2(c3, s1, 'db4');

% 显示融合前后的图像
subplot(1,3,1),imshow(img1),title('Image 1');
subplot(1,3,2),imshow(img2),title('Image 2');
subplot(1,3,3),imshow(uint8(img3)),title('Fused Image');

其中，`imread`函数用于读入图像，`wavedec2`和`waverec2`函数分别用于进行小波变换和逆小波变换，`subplot`和`imshow`函数用于显示图像。这里的融合规则是简单的平均值融合，可以根据实际需求进行修改。

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。