В этом примере показано, как объединить два изображения для создания нового изображения.

Загрузите маску и изображения бюста.

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

Объединение двух изображений из вейвлет-декомпозиций уровня 5 с помощью db2 вейвлет. Выполните слияние, взяв среднее значение как для приближений, так и для деталей.

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

Снова объедините два изображения, но на этот раз выполните слияние, взяв максимум приближений и минимум для деталей.

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

Постройте график оригинальных и сросшихся изображений.

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 из двух нечетких версий исходного изображения.

Загрузите две нечеткие версии исходного изображения.

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

Объединение двух изображений из вейвлет-декомпозиций уровня 5 с помощью smy4 вейвлет. Выполните слияние, взяв максимум абсолютного значения коэффициентов как для приближений, так и для деталей.

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

Постройте график оригинальных и сросшихся изображений.

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 сплавить два изображения с помощью определяемого пользователем метода слияния.

Загрузите два изображения одинакового размера.

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

Определите метод слияния и вызовите функцию слияния helperUserFusion. Исходный код для helperUserFusion перечислены в приложении.

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

Дважды объедините изображения с помощью пользовательского метода. Первое использование wfusmat, которая сливает сами изображения, а не их вейвлет-разложения. Затем использовать wfusimg, что срастает вейвлет-разложения.

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

Постройте график оригинальных и сросшихся изображений.

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))

Визуализация различий 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