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1、精选优质文档-倾情为你奉上set(handles.text4,visible,on) pause(1) X,map=imread(C:UsersAdministratorDesktopmatlabimage1.jpg);%map是色谱，map每一行分别代表R、G、B，涵盖了图像中出现的所有颜色组合。%X是像素颜色值，数据矩阵X的值指向map的某一行。X1=X;map1=map;subplot(2,2,1); image(X1);colormap(map1); %指当前显示的figure窗口色图按照指定map1进行搭配，用MAP矩阵映射当前图形的色图title(原始图像1)axis square
2、X,map=imread(C:UsersAdministratorDesktopmatlabimage2.jpg);X2=X;map2=map;subplot(2,2,2);image(X2);colormap(map2);title(原始图像2);axis square if ndims(X1)=3 %表示三位矩阵 X3=rgb2gray(X1);%满足这个条件时，把X1转换成灰度图赋值给X3else X3=X1;%否则直接赋值endif ndims(X2)=3 X4=rgb2gray(X2);%满足这个条件时，把X2转成灰度图赋值给X4else X4=X2;endX3=double(X3)
3、;%转换成双精度数据X4=double(X4);%matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）存储和运算。所以要先将图像转为double格式的才能运算，如果不转换，计算会产生溢出%进行小波变换C1,L1=wavedec2(X3,2,sym4);%小波变换C2,L2=wavedec2(X4,2,sym4);%小波变换% wavedec2：二维信号的多层小波分解%2：就是小波包的层数，小波分解可以按照树形结构一层一层的往下分解，分解到多细，主要看你想分析的频段是什么，如果是2层小波包分解的话，就是把频率分成了4等分，显示出每个频段的小波系数&sym4
4、：是小波的名字，小波分解不同于傅里叶分解，他可以自己选取“基”，这里就是选取sym4小波作为函数空间的基。这个不是重点，对于一般的函数，选不同的基差别不大。只有一些比较极端的函数，需要特殊的基来分析。%融合C=(C1+C2)*0.5;%给C赋值X=waverec2(C,L1,sym4);%调用函数waverec2% waverec2：二维信号的多层小波重构X=uint8(X);%把矩阵转化成uint8类型，uint8(8位无符号整数），subplot(223)%画2行2列第3个图title(基于小波变换的图像融合);imshow(X);%画图set(handles.text4,visible,off)set(handles.pushbutton1,visible,off)专心-专注-专业