文档介绍：1 / 7
图像融合程序１
%调入第一幅模糊图像
ｌｏad cａtｈe_１;
X１=X；
%调入第二幅模糊图像
loａd ｃａｔhe_2；
X2＝X;
%基于小波分解的图像融合
XFＵS=wｆusiｍg(X1,Ｘ2,'sy1 / 7
图像融合程序１
%调入第一幅模糊图像
ｌｏad cａtｈe_１;
X１=X；
%调入第二幅模糊图像
loａd ｃａｔhe_2；
X2＝X;
%基于小波分解的图像融合
XFＵS=wｆusiｍg(X1,Ｘ2,'syｍ4＇，5,'max',＇mａｘ')；
%显示,wｆuｓｉmg小波变换工具箱函数
ｃoloｒmａp（mａp)；
suｂｐlｏt（２,２,1）;
ｉmagｅ(X1）；
aｘｉs squａre;
ｔｉtｌｅ（' Ｃaｔhｅｒine 1')；
subplot(２,2,2）;
iｍage（X2）；
ａｘｉｓ ｓquarｅ；
tｉtle(' Cａｔheriｎe 2＇）;
sｕbpｌoｔ(２,２,３);
imａge(XＦUS）；
aｘiｓ squaｒe;
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ｔｉtle(＇Ｓｙｎthesizeｄ imａｇe＇）；
图像融合程序２
x1=iｍｒｅaｄ('e:\');
ｘ２＝iｍreａｄ('ｅ：\');
ｘ3=rgb2gｒaｙ(x1）； %将真彩***像转换为灰度图像
x4=rｇb2ｇray(x2);
ｓｕbplot(2２1)
[m，n]=ｓizｅ（x3);％[r,c]＝ｓｉｚe（A）%将矩阵A的行数返回到第一个输出变量ｒ，将矩阵的列数返回到第二个输出变量c
ｉmsｈｏw(x３);％显示图片
subｐlｏｔ（２2２)
iｍshｏｗ(ｘ4);
ｈold ｏn;%保留下原来的图片
suｂpｌot（2２３)
x3=doｕble(x3）;％使用dｏuble,转换双精度数据
ｘ４=doubｌe(x4）；%mａｔlaｂ读入图像的数据时uiｎt8,而ｍatlaｂ中数值一般采用double型(6４位）存储和运算。所以要先将图像转为ｄoｕble格式的才能运算,如果不转换，计算会产生溢出
[ｃ1，ｌ1]＝ｗavedec(x３,２,'syｍ4'）;％小波变换
[ｃ2,l2]=ｗavｅdec(x4，２,'ｓｙｍ4');%waｖedec：二维信号的多层小波分解;２:就是小波包的层数,小波分解可以按照树形结构一层一层的往下分解，如果是2层小波包分解的话,就是把频率分成了4等分,显示每个频段的小波系数;sym4:是小波的名字,小波分解不同于傅里叶分解,可以自己选取
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“基”,这里就是选取ｓym4小波作为函数空间基。
%融合
c=（ｃ1+ｃ2）＊;%给C赋值
ｘ＝waverｅc(ｃ，ｌ１,'ｓｙm４')；%调用函数wａverec,wavｅrec:二维信号的多层小波重构
x＝uiｎｔ8(ｘ）;%把矩阵转化成uinｔ8类型,ｕint８(8位无符号整数）
sｕbｐloｔ(224)%画2行２列第4个图
imshｏw（x）;％画图
图像融合算法程序3
sｅｔ（，'vｉsible＇，'oｎ＇)
pause(1)
[ｘ,map］=imread('e:\'）；