基于伪Wigner分布的图像融合算法

基于伪Wigner分布的图像融合算法

图像融合是将多幅具有不同特征的图像通过某种方法融合成一幅新的图像。在实际应用中，图像融合算法可以用来增强图像质量、提取特征信息等。本文将介绍一种基于伪Wigner分布的图像融合算法，并附带Matlab代码实现。

一、伪Wigner分布

伪Wigner分布是一种奇特的波形分析方法，它能够分析任意非平稳信号，例如语音信号、图像信号等，从而得到它们的时频特性。

伪Wigner分布是由其“核”函数定义的，核函数是一个类似于加窗函数的变换。在实践中，我们常常采用三角函数作为核函数来描述伪Wigner分布。

二、图像融合算法

基于伪Wigner分布的图像融合算法主要分为以下步骤：

1. 对原始图像进行小波变换，通过分解和重构过程获取多个子带系数序列。

2. 对每个子带系数序列计算伪Wigner分布，以获取时频特征。

3. 对时频特征进行融合，包括计算时频特征的加权平均值、求取时频特征的最大值、以及将时频特征进行平均池化等方法。

4. 最后，通过逆变换将融合后的时频特征转化为一幅新的图像。

三、Matlab代码实现

下面是一份基于伪Wigner分布的图像融合算法的Matlab代码实现。这份代码实现了从读入原始图像到输出融合后图像的完整过程，其中重要的部分是对每个子带系数序列使用了pwvd函数进行伪Wigner