Matlab双树复小波变换像素级图像融合及实现

Matlab双树复小波变换像素级图像融合及实现

双树复小波变换是一种具有局部缩放性和多分辨率特性的小波变换方法，在图像处理领域得到了广泛应用。图像融合是将两幅或多幅图像融合成一幅新图像的过程，目的是将原始图像中的信息融合起来，以便获取更多的信息。本文将介绍如何利用 Matlab 实现基于双树复小波变换的像素级图像融合。

1. 双树复小波变换

双树复小波变换是一种高效的小波变换方法，它将小波变换分为两个部分：正交小波变换和非正交小波变换。正交小波变换采用 Haar 小波作为基函数，而非正交小波变换则采用 Daubechies 小波作为基函数。通过对正交小波变换和非正交小波变换两个部分的组合，可以得到一种具有良好局部缩放性和多分辨率特性的小波变换方法。

Matlab 中使用双树复小波变换的步骤如下：

（1）读入图像：使用 imread() 函数读入需要处理的图像。

（2）进行双树复小波变换：使用 wavedec2() 函数对图像进行双树复小波变换。

（3）重构图像：使用 waverec2() 函数将变换后的系数重构成图像。

2. 图像融合

在图像融合中，需要将两幅或多幅图像的信息融合成一幅新图像。常见的图像融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。

本文将介绍基于像素级融合的方法。假设有两幅大小相同的图像 A 和 B，它们的像素值分别为 a(i,j) 和 b(i,j)。像素级融合的目的是将这两幅图像的像素值进行加权平均，得到一幅新的融合图像 C。

融合公式如下：

C(i,j) = w1 * a(i,j) + w2