MATLAB实现多算法小波图像融合

这篇文章介绍了使用matlab编写的图像小波过滤算法，该算法简单易懂，适合初学者学习和应用。

基于双树复小波变换的图像融合工具包，功能蛮全的，用 MATLAB 跑起来也挺顺畅。像afb2D.m和sfb2D.m，就是常用的小波分解和重构的核心代码，写得还蛮清晰。入口程序pm.m调用起来也不复杂，调一下参数就能开始融合操作。 DTCWT这套东西，方向性和多尺度做得比较好，图像细节比普通小波靠谱多了。融合效果也还不错，尤其适合多源图像——比如红外+可见光、不同角度拍摄的画面啥的。你要是做遥感、医疗图像或者游戏里光照合成，这个挺合适。 里面还有个VPSNdemo.m，应该是做伪影抑制的，用来提高清晰度和观感，玩得溜点还能套进去自己的改进。哦对了，license.txt里记得看一下协议，别踩坑了

这是J. Tian和L. Chen论文中关于“基于小波统计锐度测量的自适应多焦点图像融合”的演示程序，展示信号处理领域的最新进展。该论文发表于2012年9月，刊载于《信号处理》第92卷第9期，2137-2146页。

多尺度二维小波命令格式如下：1. [C, S]=wavedec2(X,N,’wname’)，2. [C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)。

图像融合技术在多领域都挺有用的，是医学图像、卫星遥感这些领域，基本都离不开它。如果你正在找 MATLAB 实现的图像融合代码资源，下面这些内容会帮你。，MATLAB 图像融合的实现方法挺适合入门的，里面了多常见的算法和实现。如果你对 DCT 有兴趣，DCT 域多焦点图像融合的实现也不错，讲得挺详细。还有，如果你搞医学图像，Matlab 下 CT 和 MR 图像融合的研究与实现也是个好资源，融合不同模式的医学图像有时会挑战。我个人比较推荐小波变换相关的实现，例如基于小波变换的图像融合技术应用，它能提升图像融合效果，比较适合图像质量要求高的场合。另外，如果你想尝试 PCA 或加权算法，可以看一下图

音频信号处理的MATLAB实现中，多小波技术展现了其独特的优势和应用前景。通过多小波分析，可以更精确地捕捉和处理音频信号中的细微特征，为音频处理技术的进一步发展提供了新的可能性。

在音频处理领域，小波水印算法是一种常见且有效的技术，用于数字水印的嵌入与提取。以下是基于MATLAB的实现过程： 步骤1：小波分解通过小波变换对原始音频信号进行分解，提取特定频段的信息，为后续水印嵌入做好准备。 步骤2：水印嵌入将指定的水印信息嵌入到音频信号的中低频分量中，确保水印在音频压缩或剪辑操作中具有较强的鲁棒性。 步骤3：重构音频应用逆小波变换重构音频，将水印信息与原音频信号合并，生成带有水印的音频。 步骤4：水印提取根据嵌入的方式，通过小波逆变换提取音频中的水印信息，并对其完整性和质量进行检测。 使用MATLAB实现以上过程，可通过内置的dwt和idwt函数进行小波分解与重构。 注意

任意阶数的Alpert 多小波生成，真的挺香。用 MATLAB 写的这两个脚本get_Alpert_multiwavelet.m和plot_Alpert_multiwavelet.m，一个用来生成多小波，一个直接可视化，配合使用，调试效率高。你要是做信号、图像去噪啥的，用它来搞定局部特征提取，挺顺手的。多小波里比较有代表性的就是Alpert 多小波了，Russell Alpert 那套东西在非均匀数据上效果不错，是它那个“正的第一系数”设计，在数值计算中稳定性会更好，实际跑起来不容易炸。你只要传个阶数k进去，函数就能帮你构建对应阶的多小波基函数。想看清楚长啥样？直接跑plot_Alpert_m

提出 EOL 和 VOL 两种焦点度量标准，并利用 DCT 域相关系数完善焦点度量。这些改进提升了图像融合质量，尤其适用于 VSN 中 JPEG 图像的处理。