MATLAB实现小波变换图像融合及评价指标

"该资源主要提供了图像融合的MATLAB实现代码，使用了小波变换作为核心算法，包括图像预处理、小波分解、融合处理和重构等步骤。" 在图像处理领域，图像融合是一种将多个不同传感器或不同成像条件下的图像信息有效地结合在一起的技术，以提高图像的视觉效果或提取更多有用信息。本资源提供的MATLAB代码实现了这一过程，特别是针对红外(IR)和可见光(VIS)图像的融合。 首先，代码读取了两个图像文件"IR.bmp"和"VIS.bmp"，并将其转换为双精度浮点型矩阵`X1`和`X2`，这是MATLAB处理图像数据的常见方式。接着，代码对图像进行了一系列预处理操作，例如检查图像的尺寸，并根据需要添加行和列以确保图像大小是2的幂次，这在执行小波变换时通常是必要的。 小波变换在图像融合中起着关键作用，因为它可以将图像信息分解为多个尺度和方向的细节。在这里，使用了一个特定的小波系数矩阵`fw`，可能是Daubechies小波或Haar小波。小波变换通常涉及两次二维卷积操作，第一次是对原图像进行小波基函数的卷积，第二次是对第一次卷积结果再次卷积，得到小波系数。在这个过程中，`conv2`函数用于执行卷积操作，'valid'参数意味着只保留完全覆盖输入图像的卷积结果。 在得到小波系数后，代码对两个图像的系数进行融合。这里，融合策略可能涉及到选择每个尺度和方向上最有代表性的系数，这通常与融合指标相关。然而，具体融合策略没有在给出的代码段中详细描述。融合后的系数被用来重构新的图像，即`PIC5`和`PIC6`，它们是原始图像与融合图像之间的差值。 最后，融合图像`L1`是一个cell数组，包含每个尺度处理后的融合结果。这种结构允许处理多尺度融合，每一步的结果都存储在一个单独的单元格中。 这段MATLAB代码展示了如何使用小波变换进行图像融合，但具体的融合策略和评价指标没有详细说明。对于理解图像融合的实现过程以及学习MATLAB图像处理技巧，这段代码是一个很有价值的参考。为了进一步改进和优化融合效果，可以研究不同的小波基、融合规则以及引入融合评价指标，如信息熵、视觉质量度量等。