function x3=func_fusion4(x1,x2);
%低频小波系数绝对值较大融合策略,高频基于局部显著性准则
x1=rgb2gray(x1);
x1=double(x1)/255;
x2=rgb2gray(x2);
x2=double(x2)/255;
subplot(221),imshow('1.bmp'),title('待融合图像1');
subplot(222),imshow('2.bmp'),title('待融合图像2');
[ca1,ch1,cv1,cd1]=dwt2(x1,'db1');
[ca2,ch2,cv2,cd2]=dwt2(x2,'db1');
[row,col]=size(ca1);
fun1 = inline('max(abs(x(:)))')
sh1=nlfilter(ch1,[3 3],fun1);
sh2=nlfilter(ch2,[3 3],fun1);
sv1=nlfilter(cv2,[3 3],fun1);
sv2=nlfilter(cv2,[3 3],fun1);
sd1=nlfilter(cd1,[3 3],fun1);
sd2=nlfilter(cd2,[3 3],fun1);
for i=1:row
for j=1:col
%-----低频融合策略 -----%
%低频取平均
% ca(i,j)=(ca1(i,j)+ca2(i,j))/2;
%低频取绝对值大
if abs(ca1(i,j))>abs(ca2(i,j))
ca(i,j)=ca1(i,j);
else
ca(i,j)=ca2(i,j);
end
%-----高频融合策略 -----%
if sh1(i,j)>=sh2(i,j)
mhx(i,j)=1;
mhy(i,j)=0;
else
mhx(i,j)=0;
mhy(i,j)=1;
end
if sv1(i,j)>=sv2(i,j)
mvx(i,j)=1;
mvy(i,j)=0;
else
mvx(i,j)=0;
mvy(i,j)=1;
end
if sd1(i,j)>=sd2(i,j)
md(i,j)=1;
md(i,j)=0;
else
md(i,j)=0;
md(i,j)=1;
end
end
end
fun2 = inline('sum(x(:))')
mxx=nlfilter(mhx,[3 3],fun2);
mvv=nlfilter(mvx,[3 3],fun2);
mdd=nlfilter(mhx,[3 3],fun2);
for i=1:row
for j=1:col
if mxx(i,j)>=5
ch(i,j)=ch1(i,j);
else
ch(i,j)=ch2(i,j);
end
if mvv(i,j)>=5
cv(i,j)=cv1(i,j);
else
cv(i,j)=cv2(i,j);
end
if mdd(i,j)>=5
cd(i,j)=cd1(i,j);
else
cd(i,j)=cd2(i,j);
end
end
end
x3=idwt2(ca,ch,cv,cd,'db1');
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1.版本:matlab2022A,包含仿真操作录像,操作录像使用windows media player播放。 2.领域:模糊图像融合 3.仿真效果:仿真效果可以参考博客同名文章《基于小波变换的模糊图像融合算法matlab仿真》 4.内容:基于小波变换的模糊图像融合算法matlab仿真。对图像进行小波分解,得到不同尺度下的小波系数。这些系数包含了图像的细节信息和结构信息。 根据一定的融合规则,对不同尺度下的小波系数进行融合。融合规则可以根据实际需求进行设计,常用的融合规则包括最大值规则、平均值规则等。对融合后的小波系数进行小波逆变换,得到融合后的清晰图像。 5.注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径,必须是程序所在文件夹位置,具体可以参考视频录。
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基于小波变换的模糊图像融合算法matlab仿真.rar (9个子文件)
untitled.jpg 124KB
20240110_032414.mp4 1.27MB
code
main.m 825B
1.bmp 192KB
2.bmp 192KB
func
func_fusion2.m 525B
func_fusion3.m 815B
func_fusion4.m 2KB
func_fusion1.m 414B
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