小波变换的基本原理是继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。...它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征,能对时间(空间)频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求...在图像融合中,小波变换的基本原理是,先进行L层小波分解,得到(3L+1)层子带,包括低频的基带Cj和3L层的高频子带Dh、Dv、Dd。...=wfusimg(X1,X2,'db2',5,'mean','mean');
%通过调用matlab自带的wfusimg函数实现两种图像的最大值最小值融合
TU2=wfusimg(X1,X2,'db2'...),title('原图2');
subplot(2,2,3),imshow(TU1,map),title('平均融合');
subplot(2,2,4),imshow(TU2,map),title('最大值最小值融合