基于Curvelet变换实现图像融合的Matlab源码

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本文详细介绍了基于Curvelet变换的图像融合技术,包括Curvelet变换的基本概念,融合原理以及Matlab实现代码。通过 Curvelet 变换,能够有效提取图像的曲线结构和局部奇异性,实现图像的高质量融合。

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基于Curvelet变换实现图像融合的Matlab源码

图像融合是图像处理中的一种重要技术,它可以将多幅具有不同内容和亮度的图像合成为一幅图像,达到提高图像质量、增强图像细节的效果。Curvelet变换是一种新兴的多尺度分析方法,它在图像处理中有着很好的应用。本文将介绍如何使用Curvelet变换实现图像融合,并提供Matlab源码供读者参考。

  1. Curvelet变换简介

Curvelet变换是一种基于嵌套多尺度分解和曲线拟合的分析方法,它可以有效地表达图像中的曲线结构和局部奇异性,因此在图像处理中有着很广泛的应用。Curvelet变换可以将图像分解成一系列子带,每个子带对应不同的角度与尺度,通过对分解后的子带进行加权重组可以得到原始图像的近似表示和细节表示。

  1. 图像融合实现原理

图像融合主要包括两个步骤:提取图像特征和特征融合。对于Curvelet变换,图像的曲线结构和局部奇异性可以作为特征进行提取。我们将两幅待融合的图像分别采用Curvelet变换进行分解,得到它们的分解系数矩阵。然后对这些系数矩阵进行加权融合,最后通过逆变换重构出融合后的图像。

  1. Matlab实现代码

以下是基于Curvelet变换实现图像融合的Matlab代码:

% 读取原始图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 =
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