图像融合代码matlab.docx

图像融合是一种将两幅或多幅图像的信息合并成一幅新图像的技术，它在图像处理、计算机视觉和遥感等领域有广泛应用。本示例是基于MATLAB的图像融合代码，使用小波分解和重构的方法来实现图像融合。以下是代码的详细解释： 1. **wav_imfuse.m**：这是MATLAB中的一个函数文件，用于执行图像融合操作。 2. **clear figure**：清除当前图形窗口，准备绘制新的图像。 3. **load wbarb**：加载名为`wbarb`的图像数据，该图像通常作为融合前的第一幅图像。 4. **X1 = X**：将加载的图像数据赋值给变量`X1`，以便后续处理。 5. **map1 = map**：获取图像的色图（color map），对于灰度图像，色图通常是一维的。 6. **subplot(131)**：创建一个新的图形子窗口，这里创建了一个3行1列的布局，第一个子窗口显示原始图像。 7. **image(X1)** 和 **colormap(map1)**：在子窗口中显示`X1`图像，并应用`map1`色图。 8. **title('original image wbarb')**：设置图像标题为“original image wbarb”。 9. **axis('square')**：确保图像的纵横比正确，使图像显示为正方形。 10. 接下来的代码处理第二幅图像`woman`，进行类似的处理，但在这部分代码中，图像的像素值进行了调整，使其更亮或更暗。 11. **[c1, s1] = wavedec2(X1, 2, 'sym4')**：对第一幅图像`X1`进行二维小波分解，`2`表示分解的层数，`'sym4'`是选择的小波基，此处使用的是Symlet4。 12. **for 循环**：遍历分解得到的系数`c1`，对其进行调整（在这里是乘以1.2）。 13. **[c2, s2] = wavedec2(X2, 2, 'sym4')**：对第二幅图像`X2`进行相同的小波分解。 14. **c = c1 + c2**：将两幅图像的小波系数相加，得到融合后的系数。 15. **c = 0.5 * c**：对融合后的系数乘以0.5，这可以看作是融合权重的调整。 16. **xx = waverec2(c, s1, 'sym4')**：使用小波重构函数将融合后的系数恢复为图像。 17. **subplot(133)**：创建第三个子窗口，用于显示融合后的图像。 18. **image(xx)** 和 **colormap(map2)**：在子窗口中显示融合图像，并应用第二幅图像的色图`map2`。 19. **title('融合图像')**：设置图像标题为“融合图像”。 20. **axis('square')**：保持图像的纵横比。 这段代码的核心是使用小波分解和重构进行图像融合。小波分解可以将图像信息分解到不同的频率层，通过调整不同层的系数，可以实现信息的融合。通过小波重构将融合后的系数转换回图像形式。这种方法保留了原始图像的细节和结构，同时也结合了两幅图像的特点。需要注意的是，这个例子中的权重调整（如1.2和0.5）是人为设定的，实际应用中可能需要根据具体需求进行优化。