基于MATLAB的Curvelet变换图像融合

基于MATLAB的Curvelet变换图像融合

图像融合是将多幅图像合并为一幅具有更丰富信息的图像的过程。Curvelet变换是一种用于多尺度和多方向的图像分析的工具，其在图像融合领域具有广泛的应用。本文将介绍基于MATLAB的Curvelet变换图像融合方法，并提供相应的源代码。

1. Curvelet变换概述
   Curvelet变换是一种多尺度分析方法，能够捕捉图像中的曲线和边缘特征。与传统的小波变换相比，Curvelet变换能够更好地描述非平稳信号的局部特征。该变换将图像分解为多个子带，每个子带包含不同尺度和方向的信息。通过调整Curvelet变换的参数，可以控制图像在不同尺度和方向上的分解程度。

2. 图像融合方法
   图像融合基于Curvelet变换的方法包括以下步骤：

步骤1：读取待融合的图像
首先，使用MATLAB的imread函数读取待融合的图像。假设有两幅图像A和B，它们具有相同的尺寸。

步骤2：Curvelet变换
对图像A和B分别进行Curvelet变换。可以使用MATLAB的Curvelet变换工具箱来实现Curvelet变换。假设得到的Curvelet系数分别为CA和CB。

步骤3：Curvelet系数融合
对CA和CB进行系数融合，得到融合后的Curvelet系数CC。常用的融合策略包括最大值选取、加权平均等。

步骤4：逆Curvelet变换
对融合后的Curvelet系数CC进行逆Curvelet变换，得到融合后的图像C。可以使用MATLAB的Curvelet逆变换工具箱来实现逆Curvelet变换。

步骤5：显示和