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

Загрузите изображения маски и бюста.

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

Объедините два изображения из вейвлет 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 оригинального изображения.

Загрузите две нечеткие версии оригинального изображения.

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

Объедините два изображения из вейвлет уровня 5 с помощью smy4 вейвлет. Выполните слияние, взяв максимум абсолютного значения коэффициентов для обоих приближений и 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 пользовательского 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 приведено в приложении.

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

Дважды объедините изображения с пользовательским методом. Первое использование wfusmat, который сливает сами изображения, а не их вейвлет. Затем используйте wfusimg, который сплавляет вейвлет.

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))

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