小波变换的图像融合

function y=wtfusion（x1x2Nwname）

%函数功能：
%     函数x=wtfusion（x1x2Nwname）将两幅原图像x1x2进行基于小波变换的图像融合，得到融合后的图像y
%     近似分量采用加权平均的融合规则，各细节分量采用基于区域特性量测的融合规则
%输入参数：
%     x1----输入原图像1
%     x2----输入原图像2
%     N----小波分解的层数
%     wname----小波基函数
%输出参数：
%     y----原图像融合后得到的图像
%-----------------------------------------------------------------%

x1=double（x1）;                   %将uint8的图像数据类型转换成double型进行数据处理
x2=double（x2）;

 %将原图像x1x2分别进行N层小波分解，wname为小波基函数，
 %C为各层分解系数S为各层分解系数长度（也就是大小）.
 %C的结构:c=[A（N）|H（N）|V（N）|D（N）|H（N-1）|V（N-1）|D（N-1）|H（N-2）|V（N-2）|D（N-2）|...|H（1）|V（1）|D（1）]
 %A（N）代表第N层低频系数（可见只有第n层含有低频信息）H（N）|V（N）|D（N）代表第N层高频系数分别是水平垂直对角高频
 %S（N+2行2列）的结构是储存各层分解系数长度的即第一行是A（N）的长度（其实是A（N）的原矩阵的行数和列数）
 %第二行是H（N）|V（N）|D（N）|的长度第三行是H（N-1）|V（N-1）|D（N-1）的长度
 %倒数第二行是H（1）|V（1）|D（1）长度最后一行是X的长度（即大小）

[C1S1]=wavedec2（x1Nwname）; 
[C2S2]=wavedec2（x2Nwname）;  

A1=appcoef2（C1S1wnameN）;