可见光与红外光图像融合的基于 MATLAB GUI 的小波变换
小波变换是一种常用的信号处理技术,可以在时域和频域上分析信号。在图像处理领域,小波变换被广泛应用于图像融合。本文介绍了基于 MATLAB GUI 的小波变换方法,用于可见光与红外光图像的融合。我们将详细讨论算法原理,并提供相应的源代码。
算法原理:
-
加载图像:首先,我们需要加载可见光和红外光图像。在 MATLAB GUI 中,我们可以使用图形界面来选择和加载图像文件。
-
图像预处理:为了获得更好的融合效果,通常需要对图像进行预处理。预处理步骤可以包括图像增强、噪声去除等。根据具体需求,可以选择性地应用这些预处理步骤。
-
小波变换:将可见光和红外光图像分别进行小波变换。小波变换可以将图像分解为低频和高频成分。低频成分包含图像的大致结构信息,高频成分包含图像的细节信息。
-
融合规则:根据融合规则,将低频和高频成分进行融合。常用的融合规则包括最大值规则、最小值规则、平均值规则等。根据具体需求,可以选择适合的融合规则。
-
逆小波变换:将融合后的低频和高频成分进行逆小波变换,得到融合后的图像。
-
显示结果:最后,将融合后的图像在 MATLAB GUI 中显示出来,以便进行观察和分析。
源代码:
下面是一个基于 MATLAB GUI 的小波变换图像融合的示例源代码:
%