本文主要是介绍【图像融合】基于matlab GUI区域分割图像融合（融合指标）【含Matlab源码 866期】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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⛄一、区域分割图像融合简介
基于区域分割的红外和可见光图像融合方法
⛄二、部分源代码
function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,‘BackgroundColor’), get(0,‘defaultUicontrolBackgroundColor’))
set(hObject,‘BackgroundColor’,‘white’);
end
% — Executes on selection change in popupmenu2.
function popupmenu2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to popupmenu2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
val=get(hObject,‘value’);
global wavelet;
global X Y ;
global ultimate;
switch val
case 3 %低频取均值，高频局域方差最大
if ndims(X)==3
else[m,n]=size(X);zz=zeros(m,n,3);zz(:,:,1)=X;zz(:,:,2)=X;zz(:,:,3)=X;X=zz;endif ndims(Y)==3else[m,n]=size(Y);zzz=zeros(m,n,3);zzz(:,:,1)=Y;zzz(:,:,2)=Y;zzz(:,:,3)=Y;Y=zzz;end
X=double(X);
Xr=X(:,:,1);
Xg=X(:,:,2);
Xb=X(:,:,3);
[aA1,aH1,aV1,aD1]=dwt2(Xr,wavelet);[aA2,aH2,aV2,aD2]=dwt2(Xg,wavelet);[aA3,aH3,aV3,aD3]=dwt2(Xb,wavelet);
Y=double(Y);
Yr=Y(:,:,1);
Yg=Y(:,:,2);
Yb=Y(:,:,3);
[bA1,bH1,bV1,bD1]=dwt2(Yr,wavelet);[bA2,bH2,bV2,bD2]=dwt2(Yg,wavelet);[bA3,bH3,bV3,bD3]=dwt2(Yb,wavelet);
newA1=zeros(size(aA1));
newA2=zeros(size(aA2));
newA3=zeros(size(aA3));
newH1=zeros(size(aH1));
newV1=zeros(size(aV1));
newD1=zeros(size(aD1));
newH2=zeros(size(aH2));
newV2=zeros(size(aV2));
newD2=zeros(size(aD2));
newH3=zeros(size(aH3));
newV3=zeros(size(aV3));
newD3=zeros(size(aD3));
%低频融合规则
[m,n]=size(aA1);
for i=1:m
for j=1:n
newA1(i,j)=(aA1(i,j)+bA1(i,j))/2;
end;
end;
for i=1:m
for j=1:n
newA2(i,j)=(aA2(i,j)+bA2(i,j))/2;
end;
end;
for i=1:m
for j=1:n
newA3(i,j)=(aA3(i,j)+bA3(i,j))/2;
end;
end;
%高频融合规则
fun=inline(‘var(x(😃)’);%计算33区域的标准差
H_aH1=nlfilter(aH1,[3 3],fun);%在aH上划分33的窗口，并用fun函数对其进行处理，fun如上
H_aV1=nlfilter(aV1,[3 3],fun);
H_aD1=nlfilter(aD1,[3 3],fun);
H_bH1=nlfilter(bH1,[3 3],fun);
H_bV1=nlfilter(bV1,[3 3],fun);
H_bD1=nlfilter(bD1,[3 3],fun);
for i=1:m
for j=1:n
if H_aH1(i,j)>=H_bH1(i,j);
newH1(i,j)=aH1(i,j);
else
newH1(i,j)=bH1(i,j);
end
end
end
for i=1:m
for j=1:n
if H_aV1(i,j)>=H_bV1(i,j);
newV1(i,j)=aV1(i,j);
else
newV1(i,j)=bV1(i,j);
end
end
end
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
3 备注
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