基于Matlab的Curvelet变换图像融合

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基于Matlab的Curvelet变换图像融合

基于Matlab的Curvelet变换图像融合

在当今数字图像处理领域，图像融合作为多传感器、多模态图像信息融合的一种重要手段，得到越来越广泛的应用。其中，基于小波变换的图像融合已经成为一种较为成熟的方法，并应用于许多实际场景中。

然而，小波变换在处理图像时，只能提取局部方向不变特征，不能很好地处理含有大量曲线和不同方向的局部特征信息。为了解决这个问题，人们提出了曲波变换（Curvelet Transform）。

曲波变换是一种多尺度、多方向的局部频率分析方法，它将小波变换的多方向分解扩展到曲线和曲面的多方向分解，使得在图像分析中可以更加有效地提取局部细节特征。因此，曲波变换被认为是一种更加适合用于图像融合的方法。

接下来，我们将介绍基于Matlab的Curvelet变换图像融合算法实现方法。

1. Curvelet变换

在Matlab中，我们可以使用Curvelet工具箱对图像进行Curvelet变换。首先，需要安装Curvelet工具箱（下载网址:.html），然后在Matlab中运行 CurveLab-2.1 目录下的 Install_CurveLab.m 文件进行安装。

安装完成后，我们可以直接用函数 fdct2 实现 Curvelet 变换，需要注意的是该函数要求图像的大小必须是 2 的整数幂次方。

2. 图像融合

Curvelet变换后，我们将得到一组包含不同方向和不同尺度的局部频率分量。因此，在进行图像融合时，我们可以对每个分量进行融合处理，最后得到融合后的高质量图像。

常用图像融合方法有：

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