MATLAB实战系列（四十）-小波变换MATLAB图像融合

前言

图像融合是综合两幅或者多幅图像的信息，以获取同一场景下更加准确、更加全面、更可靠的图像描述。图像融合可以克服单一图像在几何、光谱、和空间分辨率等方面存在的局限性。

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而小波变换具有的正交性、非冗余性以及完善的重构能力，有效弥补金字塔方法分解时的信息冗余性以及重构过程中的不稳定性。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。所以，小波分析在计算机科学、信号处理、图像处理等很多方面有重要作用。

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

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