基于小波包分解算法实现图像融合

要求实现红外偏振图像和红外光强图像融合。网上找不到小波包分解算法实现图像融合的程序。

小波包分解算法是小波分析中的一种高级形式，它在小波分析中起到了重要的作用。与传统的小波分析算法相比，它具有更高的频率选择性和更好的时间-频率局部化特性，从而更加适合用于图像处理中。在小波包分解算法中，采用二叉树的结构对信号进行分解，从而获得更多的子带信号。小波包变换能够比小波分析更精细地分解信号，因此在图像处理中也有广泛的应用。

图像融合是将多幅图像合成为一幅图像的过程，从而使得合成图像更能展现原始图像的关键信息。在红外图像处理中，红外偏振图像可以提供样品的几何形状和内部结构信息，而红外光强图像能够提供样品的温度分布信息。因此，将两种类型的图像进行融合可以获得更加完整、准确的信息，有利于红外图像的分析和应用。

针对该问题，可以采用以下步骤实现红外偏振图像和红外光强图像的融合：

1. 对红外偏振图像和红外光强图像分别进行小波包分解，获得各自的小波包系数矩阵。
2. 选择对应的红外偏振图像和红外光强图像小波包系数矩阵中，各层次、各方向的系数进行融合处理，得到融合后的小波包系数矩阵。
3. 对融合后的小波包系数矩阵进行逆小波包分解，获得融合后的红外图像。
4. 对融合后的红外图像进行进一步的处理和分析。

以下是MATLAB代码示例：

% 导入红外偏振图像和红外光强图像 polar_img = imread('polar_img.bmp'); ir_img = imread('ir_img.bmp');

% 进行小波包分解 depth = 4; % 分解的深度 wavelet_basis = 'db8'; % 选取小波基函数 polar_coeffs = wpdec2(polar_img, depth, wavelet_basis); % 红外偏振图像的小波包系数矩阵 ir_coeffs = wpdec2(ir_img, depth, wavelet_basis); % 红外光强图像的小波包系数矩阵

% 对小波包系数矩阵进行融合处理 merged_coeffs = cell(size(polar_coeffs)); for i=1:length(polar