基于Matlab的小波变换图像融合算法设计与实现

基于Matlab的小波变换图像融合算法设计与实现

一、引言
随着科学技术的不断发展，图像处理技术越来越得到广泛应用。图像融合技术是图像处理领域的一个重要分支，主要是指在不同来源下得到的多幅图像融合成一幅综合性图像。目前，图像融合技术已经在多个领域得到应用，如遥感、医学、军事等。

本文介绍了一种基于Matlab的小波变换图像融合算法。首先，通过对原始图像进行小波变换，得到低频和高频系数；然后，计算每个像素点的能量权重，并结合不同的融合规则对不同的高频系数进行加权平均，再将加权平均后的高频系数与低频系数进行合并，最后进行逆小波变换，得到最终的融合图像。

二、算法流程

1. 读取原始图像
2. 对原始图像进行小波变换，得到低频和高频系数
3. 计算每个像素点的能量权重
4. 根据不同的融合规则，对不同的高频系数进行加权平均
5. 将加权平均后的高频系数与低频系数进行合并
6. 进行逆小波变换，得到最终的融合图像

三、算法实现

1. 读取原始图像
   img1 = imread(‘img1.jpg’);
   img2 = imread(‘img2.jpg’);

2. 小波变换
   [LL1, LH1, HL1, HH1] = dwt2(img1, ‘haar’);
   [LL2, LH2, HL2, HH2] = dwt2(img2, ‘haar’);

3. 能量权重计算
   alpha = 0.5; % 可调节参数，一般取值为0.45~0.55
   energy1 = LH1.^