基于小波变换的CT图像融合及Matlab实现

基于小波变换的CT图像融合及Matlab实现

图像融合是数字图像处理中的重要研究领域之一，而小波变换则是其中常用的算法之一。本文将介绍使用小波变换实现CT图像融合，并提供相应的Matlab源代码。

CT图像融合是指将来自不同传感器或拍摄角度的CT图像，通过某种算法融合在一起以得到更清晰、更全面的图像。小波变换在图像融合中的应用，主要是通过将原始图像分解成多个尺度和方向上的小波系数，然后再对这些分解后的系数进行融合。具体操作步骤如下：

1. 对两张待融合的图像进行小波分解，得到其分解系数；
2. 对分解系数进行加权平均，得到新的小波系数；
3. 对新的小波系数进行反小波变换，得到融合后的图像。

以下是对上述步骤的详细解释及Matlab实现代码：

Step 1：小波分解

首先，导入两张待融合的图像并显示出来：

img1 = imread('img1.png');
img2 = imread('img2.png');
figure; subplot(1,2,1); imshow(img1); title('Image 1');
subplot(1,2,2); imshow(img2); title('Image 2');

然后，进行小波分解：

[LL1,HL1,LH1,HH1] = dwt2(img1,'haar'); % 对图像1进行小波分解
[LL2,HL2,LH2,HH2] = dwt2(img2,'haar'); % 对图像2进行小波分解

其中，dwt2函数采用了Haar小波作为小波基函数，具体可根据需要进行