可见光与红外光图像融合的基于 MATLAB GUI 的小波变换

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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：

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