维多元经验模态分解在多尺度图像融合中的应用(附带MATLAB代码)

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本文介绍了维多元经验模态分解(EMD)在多尺度图像融合中的应用,通过MATLAB代码展示如何将图像分解为固有模态函数(IMF),进而实现图像信息的融合,以提升图像细节保留和边缘保持效果。

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维多元经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是一种用于信号分解和分析的方法,它能够将复杂的非线性和非平稳信号分解成一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)。IMF是具有自适应调频和自适应幅度的振荡函数,可以很好地描述信号的局部特征。多尺度图像融合是将来自不同尺度的图像信息融合为一个整体,以获得更丰富、更准确的图像信息。维多元经验模态分解在多尺度图像融合中的应用可以提供更好的图像细节保留和边缘保持效果。

下面将介绍如何使用MATLAB实现维多元经验模态分解在多尺度图像融合中的应用。首先,我们需要导入图像并进行预处理。然后,我们将应用维多元经验模态分解将图像分解为一系列IMF。最后,我们将根据融合规则合成融合后的图像。

以下是MATLAB代码实现的步骤:

% 步骤1:导入图像并进行预处理
image1 = imread('image1.jpg')
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