用wavedec2()函数对b1，b2两幅图像进行小波分解

资 源 简 介

用wavedec2()函数对b1，b2两幅图像进行小波分解

详 情 说 明

图像融合是计算机视觉中常用的技术，它可以将多幅图像的互补信息整合到一幅图像中。小波分解因其多分辨率分析特性，成为实现高质量图像融合的重要工具。

使用wavedec2函数进行图像分解时，首先需要明确几个关键参数。对于给定的b1和b2两幅图像，我们选择'db1'（Daubechies1）小波基函数，这是一种紧凑支撑的正交小波，计算效率高且适用于大多数图像处理场景。将分解级别设为3级，意味着图像将被分解为3个不同尺度的频带分量。

分解过程会为每幅图像生成一系列系数，包括近似系数和细节系数。近似系数代表图像的低频成分，包含主要结构信息；细节系数则包含水平、垂直和对角线方向的高频细节。在第三级分解中，我们得到的是逐级下采样的多尺度表示。

融合策略是整个过程的核心。常见的做法是对低频近似系数采用平均值融合，保留两幅图像的主要特征；对高频细节系数采用绝对值取大法，保留每幅图像最清晰的边缘和纹理信息。这种混合融合方式能够兼顾图像的全局特征和局部细节。

完成系数融合后，通过逆小波变换重建图像，就能得到融合后的结果。这种方法特别适合处理具有不同焦点的多幅图像，或者需要结合不同传感器获取的图像信息的情况。