Слияние изображений
Принцип слияния изображений с использованием вейвлетов состоит в том, чтобы объединить вейвлет-декомпозиции двух оригинальных изображений с помощью методов слияния, применяемых к коэффициентам приближений и коэффициентам деталей. Два изображения должны быть одинакового размера и должны быть связаны с индексированными изображениями на общей палитре (см. Wextend, чтобы изменить размер изображений).
Рассматриваются два примера: первый объединяет два разных изображения, ведущих к новому изображению, а второй восстанавливает изображение из двух нечетких версий оригинального изображения.
Слияние двух разных изображений
Загрузите два оригинальных изображений: маску и бюст.
load mask; X1 = X; load bust; X2 = X;
Объедините два изображения от вейвлет на уровне 1 с помощью db2 путем принятия двух различных методов слияния: слияния путем взятия среднего значения как для приближений, так и для деталей:
XFUSmean = wfusimg(X1,X2,'db2',1,'mean','mean');
и слияние путем взятия максимума для приближений и минимума для деталей.
XFUSmaxmin = wfusimg(X1,X2,'db2',1,'max','min');
Стройте графики оригинальных и синтезированных изображений.
colormap(map); subplot(221), image(X1), axis square, title('Mask') subplot(222), image(X2), axis square, title('Bust') subplot(223), image(XFUSmean), axis square, title('Synthesized image, mean-mean') subplot(224), image(XFUSmaxmin), axis square, title('Synthesized image, max-min')
Восстановление слиянием из нечетких изображений
Загрузите две нечеткие версии оригинального изображения.
load cathe_1; X1 = X; load cathe_2; X2 = X;
Объедините два изображения из вейвлет на уровне 5 с помощью sym4, взяв максимальное абсолютное значение коэффициентов как для приближений, так и для деталей.
XFUS = wfusimg(X1,X2,'sym4',5,'max','max');
Стройте графики оригинальных и синтезированных изображений.
figure('Color','white'),colormap(map); subplot(221), image(X1), axis square, title('Catherine 1') subplot(222), image(X2), axis square, title('Catherine 2') subplot(223), image(XFUS), axis square, title('Synthesized image')
