matlab利用小波变换实现红外光和可见光的图像融合并给出其图像融合指标

小波变换在图像融合中的应用较为广泛，可以用于红外光和可见光图像的融合。具体步骤如下：

1. 对红外光图像和可见光图像进行小波变换。
2. 将两幅图像的低频分量进行加权平均，得到融合后的低频分量。
3. 对两幅图像的高频分量进行加权平均，得到融合后的高频分量。
4. 将融合后的低频分量和高频分量进行反变换，得到融合后的图像。

常用的图像融合指标有以下几种：

1. 信息熵（Entropy）
2. 相关系数（Correlation）
3. 互信息（Mutual information）
4. 视觉质量评估指标（Visual quality evaluation metrics）

其中，信息熵越小、相关系数越大、互信息越大，表示图像融合效果越好；视觉质量评估指标常用的有均值、标准差、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）等，这些指标计算简单，易于实现，但是缺乏对人类视觉系统的建模。

相关问题

用matlab写一段利用小波变换实现红外光和可见光的图像融合并给出其图像融合指标

以下是一段MATLAB代码，实现了红外光和可见光的小波变换融合：

% 读取红外光和可见光图像
ir = imread('infrared_image.jpg');
visible = imread('visible_image.jpg');

% 将两幅图像进行小波变换
[coefficients_ir, ~] = wavedec2(ir, 3, 'db4');
[coefficients_visible, ~] = wavedec2(visible, 3, 'db4');

% 选取低频系数进行加权平均融合
alpha = 0.5;
coefficients_fused = alpha * coefficients_ir + (1 - alpha) * coefficients_visible;

% 重构融合后的图像
fused_image = waverec2(coefficients_fused, 'db4');

% 显示融合后的图像
imshow(fused_image);

% 计算图像融合指标
ssim_value = ssim(fused_image, ir);
psnr_value = psnr(fused_image, ir);

其中，`infrared_image.jpg`和`visible_image.jpg`为红外光和可见光图像的文件名，可以根据实际情况进行修改。代码中使用了小波变换（`wavedec2`和`waverec2`函数）进行图像融合，采用了加权平均的方法，权值为`alpha`。最后，计算了融合图像的结构相似性指标（`ssim`函数）和峰值信噪比指标（`psnr`函数）。

请用matlab写出利用小波变换实现可见光图像和红外光图像融合的程序

以下是一个简单的利用小波变换实现可见光图像和红外光图像融合的Matlab程序：

% 读入可见光图像和红外光图像
visible = imread('visible.jpg');
infrared = imread('infrared.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
visible = rgb2gray(visible);
infrared = rgb2gray(infrared);

% 将灰度图像归一化到0到1之间
visible = double(visible) / 255;
infrared = double(infrared) / 255;

% 将灰度图像进行小波变换
[visible_cA, visible_cH, visible_cV, visible_cD] = dwt2(visible,'haar');
[infrared_cA, infrared_cH, infrared_cV, infrared_cD] = dwt2(infrared,'haar');

% 将可见光图像和红外光图像的低频分量进行加权平均
alpha = 0.5;
cA = alpha * visible_cA + (1 - alpha) * infrared_cA;

% 将可见光图像和红外光图像的高频分量进行最大值融合
cH = max(visible_cH, infrared_cH);
cV = max(visible_cV, infrared_cV);
cD = max(visible_cD, infrared_cD);

% 将融合后的小波系数进行反变换
fused = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(fused);

在这个程序中，我们首先读入可见光图像和红外光图像，并将它们转换为灰度图像。然后，我们将灰度图像进行归一化，并使用Haar小波变换将它们分解为低频分量和高频分量。接下来，我们将可见光图像和红外光图像的低频分量进行加权平均，而将它们的高频分量进行最大值融合。最后，我们将融合后的小波系数进行反变换，并显示融合后的图像。