[c1,s1]=wavedec2(X1,2,'sym4');  //用sym4小波对图像进行2层小波分解
  //对分解系数进行处理以突出轮廓部分，弱化细节部分
  sizec1=size(c1);
  for I=1:sizec1(2)
     c1( I )=1.2*c1( I );
  end
  [c2,s2]=wavedec2(X2,2,'sym4');//用sym4小波对图像进行2层小波分解
  c=c1+c2;                     //小波变化域的图像融合
  c=0.5*c;                     //减小图像亮度
  s=s1+s2;                     //小波变化域的图像融合
  s=0.5*s;                    //减小图像亮度
  xx=waverec2(c,s,'sym4');
完整运行程序见附录5。
4.5.3 仿真结果
 仿真结果如图4-7所示：
      
图 4-7 图像融合仿真结果

   两个原始图像及其融合图像一同呈现，一幅图像与它某一部分放大后的图像融合，融合后的图像给人一种朦朦胧胧梦幻般的感觉，对较深的背景部分做了淡化处理。

4.6 小波变换在特定图像处理中的应用
4.6.1 特定图像处理的实际意义
通过4.1至4.6小结关于数字图像处理的Matlab小波变换方法实现，已经对运用Matlab小波变换函数解决数字图像处理问题做了一定的研究工作。在日常生活中我们往往会遇到这样一种情况，即：我们希望对于任意的一张数字图片进行必要的处理操作，已达到我们所希望的图像效果。运用Matlab小波变换同样可以完成对特定数字图像的处理。
进入一种新的研究方法。在Matlab的小波变换工具箱中所提供的图形用户界面（GUI），使得在一般目的下的图像处理变得更加方便。利用GUI进行图像处理也是一种处理方法。
4.6.2 小波图形用户GUI界面
启动Matlab应用程序，在命令窗口下输入“wavemenu”命令并按回车键，即启动了小波图像用户GUI界面，如图4-8所示：
 
图 4-8 小波图像用户GUI界面

小波图像用户GUI界面可以提供一文小波变换、二文小波变换、小波包变换等多项功能，具体的功能列表，如下表所示：

表 4.1 GUI界面功能
主要功能    子功能    主要功能    子功能
一文
小波
分析    一文离散小波变换    一文
小波
分析
专用
工具    一文平稳小波消噪
    一文小波包变换        一文小波变换密度估计
    一文连续小波变换        一文小波变换回归估计
    一文连续复小波变换        一文小波系数选取
二文小
波分析    二文离散小波变换        一文FBM产生
    二文离散小波包变换    二文小波
分析专用
工具    二文平稳小波消噪
小波
显示    小波显示        二文小波系数选取
    小波包显示        图像融合
小波构造    CWT小波构造    延拓工具    信号延拓 Matlab小波变换在图像处理中的仿真及应用+源码(15):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_705.html