小波在图像融合中的应用

小波应用于图像融合

图像融合是综合两幅或者多幅图像的信息，以获得对同一场景更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。

1.在融合前对图像进行预处理，去除噪声。
2.对ImageA和ImageB进行DWT变换，得到低频和高频分量。
3.对低频和高频分别进行处理进行分别融合。
4.对得到的高频和低频分量进行重构得到ImageF。

clear all;
load woman;
X1=X;                             %复制
map1=map;                         %复制
subplot(1,3,1);imshow(X1,map1);
xlabel('原始woman图像');
axis square;
load wbarb;
X2=X;
map2=map;
%遍历图像
for i=1:256;for j=1:256;if(X2(i,j)>100)%增强对比度X2(i,j)=1.3*X2(i,j);elseX2(i,j)=0.6*X2(i,j);endend
end
subplot(1,3,2);imshow(X2,map2);
xlabel('原始wbarb图像');
[C1,S1]=wavedec2(X1,2,'sym5');        %对X1进行二层小波分解
sizec1=size(C1);                    %处理分解系数，突出轮廓，弱化细节
for i=1:sizec1(2)                  %小波系数处理C1(i)=1.3*C1(i);        %小波系数全部放大1.3倍
end
[C2,S2]=wavedec2(X2,2,'sym5');        %对X2进行二层小波分解
% 进行对两个分解系数C1和C2的融合处理
C=C1+C2;
C=0.6*C;
x=waverec2(C,S1,'sym5');     %使用新的分解系数C，小波变换进行重构
subplot(1,3,3);imshow(x,map);
xlabel('图像融合');
axis square;

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