В этом примере показано, как плавить два изображения, чтобы создать новое изображение.

Загрузите изображения промаха и маска.

load mask
x1 = X;
load bust
x2 = X;

Объедините два изображения от разложений вейвлета уровня 5 с помощью db2 вейвлет. Выполните сплав путем взятия среднего значения и для приближений и для деталей.

wv = 'db2';
lv = 5;
xfusmean = wfusimg(x1,x2,wv,lv,'mean','mean');

Объедините два изображения снова, но на этот раз выполните сплав путем взятия максимума приближений и минимума для деталей.

xfusmaxmin = wfusimg(x1,x2,wv,lv,'max','min');

Постройте исходные и сплавленные изображения.

subplot(2,2,1)
image(x1)
axis square
title('Mask')
subplot(2,2,2)
image(x2)
axis square
title('Bust')
subplot(2,2,3)
image(xfusmean)
axis square 
title('Synthesized Image: mean-mean')
subplot(2,2,4)
image(xfusmaxmin)
axis square
title('Synthesized Image: max-min')
colormap(map)

В этом примере показано, как восстановить изображение от двух нечетких версий оригинального изображения.

Загрузите две нечетких версии оригинального изображения.

load cathe_1
x1 = X;
load cathe_2
x2 = X;

Объедините два изображения от разложений вейвлета уровня 5 с помощью smy4 вейвлет. Выполните сплав путем взятия максимума абсолютного значения коэффициентов и для приближений и для деталей.

wv = 'sym4';
lv = 5;
xfus = wfusimg(x1,x2,wv,lv,'max','max');

Постройте исходные и сплавленные изображения.

subplot(2,2,1)
image(x1)
axis square
title('Catherine 1')
subplot(2,2,2)
image(x2)
axis square
title('Catherine 2')
subplot(2,2,3)
image(xfus)
axis square 
title('Synthesized Image')
colormap(map)

В этом примере показано, как плавить два изображения с помощью пользовательского метода сплава.

Загрузите два изображения, одного размера.

load mask
a = X;
load bust
b = X;

Задайте метод сплава и вызовите функцию сплава helperUserFusion. Исходный код для helperUserFusion перечислен в приложении.

fus_method = struct('name','userDEF','param','helperUserFusion');

Объедините изображения дважды с пользовательским методом. Сначала используйте wfusmat, который плавит сами изображения и не их разложения вейвлета. Затем используйте wfusimg, который плавит разложения вейвлета.

c = wfusmat(a,b,fus_method);
d = wfusimg(a,b,'db4',5,fus_method,fus_method);

Постройте исходные и сплавленные изображения.

subplot(2,2,1)
image(a)
title('Original Image 1')
axis square
subplot(2,2,2)
image(b)
title('Original Image 2')
axis square
subplot(2,2,3)
image(c)
title('Fused Images')
axis square
subplot(2,2,4)
image(d)
title('Fused Decompositions')
axis square
colormap(pink(220))

Визуализируйте различия между объединенными изображениями.

figure
image(c-d)
axis square
colormap(pink(220))

function c = helperUserFusion(A,B)
% This function is in support of the wavelet fusion examples only. It may
% change or be removed in a future release.

% create an upper triangular logical array the same size as A.
d = logical(triu(ones(size(A))));
% set a threshold
t = 0.3;

c = A;
% set the upper triangular portion of the output to a blend of A and B
c(d) = t*A(d)+(1-t)*B(d);
% set the lower triangular portion of the output to a different blend of A
% and B
c(~d) = t*B(~d)+(1-t)*A(~d);
end