MATLAB图像融合：小波域融合算法实现

以下是一个简单的使用MATLAB实现图像融合的代码示例，该代码使用Haar小波对图像进行分解和重构，并分别对低频和高频系数采用平均值和最大值融合策略：

% 读入两幅图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
img1 = rgb2gray(img1);
img2 = rgb2gray(img2);

% 将图像分解为四个子带
[LL1, LH1, HL1, HH1] = dwt2(img1, 'haar');
[LL2, LH2, HL2, HH2] = dwt2(img2, 'haar');

% 低频系数取平均值融合
LL = (LL1 + LL2) / 2;

% 高频系数取最大值融合
LH = max(LH1, LH2);
HL = max(HL1, HL2);
HH = max(HH1, HH2);

% 重新合并子带
img_fused = idwt2(LL, LH, HL, HH, 'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(img_fused);

需要注意的是，该代码使用Haar小波进行分解和重构，您可以根据需要使用其他小波进行处理。此外，如果原始图像的大小不是2的幂次方，可以通过补零或裁剪来使其大小符合要求。