【图像融合】基于小波变换全聚焦图像融合matlab代码

1 简介

为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法.

对二维图像进行 J 层的小波分解，可得 3J+1 个不同的频带，其中包含 3J 个高频带和一个低频带。并且能量主要集中于低频部分，而高频部分代表了图像的细节信息。下面以两幅图像的融合为例，说明基于小波变换的图像融合原理。如图 1 所示，对源图像 1 和源图像 2 进行小波分解，即用低通滤波器 L 和高通滤波器 H 分别对两源图像的水平方向和垂直方向进行滤波，使源图像分解为水平低频垂直低频(LL)、水平低频垂直高频(LH)、水平高频垂直低频(HL)、水平高频垂直高频(HH)的 4 个子图像，再根据需要利用低通滤波器 L 和高通滤波器 H 对LL 子图像重复上面的过程，这样就建立各图像的小波塔形分解。接着对分解后的低频子图像和高频子图像根据需要进行融合处理，得到融合后的小波金字塔。最后对融合后的小波金字塔进行小波逆变换，即可得到融合结果。

​2 部分代码

function J = imedgefuse( para, varargin )
%IMEDGEFUSE composite images taken with different depth-of-fields
% as a result a pan focus ima

最后

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