基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT三种算法的图像融合:Matlab源代码实现

本文介绍了基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT的图像融合方法,详细阐述了每种算法的实现过程,并提供了相应的Matlab源代码。通过这些算法,可以将多张图像融合为高质量的图像。

基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT三种算法的图像融合:Matlab源代码实现

图像融合是指将多张来源不同但相互关联的图像,通过计算机算法,融合成一张高质量的图像。近年来,基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT三种算法的图像融合方法受到了广泛关注,并取得了较好的效果。本文将介绍这三种算法的具体实现方法,并提供相应的Matlab源代码。

一、拉普拉斯金字塔算法实现

拉普拉斯金字塔算法是一种基于分解-重构的图像融合方法,其核心思想是将图像分解成多个尺度空间,在不同的尺度空间中进行融合,最后再通过重构得到融合后的图像。具体实现步骤如下:

  1. 对两幅待融合的图像进行高斯金字塔分解,并计算其拉普拉斯金字塔;
  2. 从拉普拉斯金字塔顶层开始,对每一层进行融合并将结果保存;
  3. 从底层开始,逐层通过加上融合后的结果进行重构,得到融合后的图像。

Matlab源代码如下:

%读入待融合的两张图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

%将两张图像进行高斯金字塔分解
pyr1 = pyr_build(img1, 5);
pyr2 = pyr_build(img2, 5);

%计算拉普拉斯金字塔
lap1 = laplacian_build(pyr1);
lap2 = laplacian_build(pyr2);

%融合
result_lap = lap1 + lap2;

%重构
result_img = reconstruct(result_lap, pyr1);
imshow(result_img);
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