小波变换图像融合的优势 有谁能分享一下基于小波变换的图像融合matlab程序么，写论文需要比对实验数据，想求一个简单一点的

小波变换图像融合中，高频系数与低频系数融合规则能一样吗 一个信号无2113论进行连续小波变换（CWT）或是离散5261小波变换（4102DWT），变换完的结果就叫小波1653系数。小波系数是没有量纲单位的结果，需要经过重构这些系数得到实际有量纲的信号。如同用一个任意长度（例如手的一指宽）去测量某个物体的大小，你可以测得一系列的数字，比如宽1代表1指长度，长2.5代表2个半指长度（但这不是标准的量纲，没有人用一指当作通用标准量纲，也就是没有量纲），如果我不告诉你一指到底有多少cm，你就不知道这一系列的数字到底是多少个标准量纲的cm，也就不知道那个物体长多少cm。那根手指就是小波基，测量的过程就是小波变换，测得一系列的数字就是小波系数。当我告诉你一指为1.8cm时，你用测得一系列的数字乘以1.8就将这一系列数字转化为带有量纲cm的另一组数字，长1.8cm，宽4.5cm，这个过程就是小波系数的重构为有实际量纲信号的过程。实际小波变换和重构的原理通俗讲就是这么个思路，当然实际小波变换的方法要复杂得多，牵扯数学和信号处理的问题也很多，这里就是便于你理解这玩意的示意性解说。高频小波系数和低频小波系数通常是使用mallat算法的DWT的概念，通过高频带通滤波器和低通滤波器，将信号中的信息分为高频细节和低频。小波变换图像处理 for j=1：256 if(X2(i，j)>；120) X2(i，j)=X2(i，j)*2；else X2(i，j)=X2(i，j)*0.5；end end end [c1，l1]=wavedec2(X1，3，'sym4')；[c2，l2]=wavedec2(X2，3，'sym4')；对图像进行融合% c。什么是小波图像处理技术？ 波分析是目前国际上最新的时频分析工具，在信号处理方面有着广泛地应用，本文着重讨论基于小波变换的图像处理技术。基于小波变换的图像去噪是图像去噪的主要方法之一。。