基于小波的偏振图像融合算法及性能评价

本文对基于MATLAB的图像融合算法进行了深入研究及应用分析。首先介绍了图像融合算法的基本概念和目标，然后详细介绍了如何使用MATLAB来实现图像融合算法，并针对不同应用场景进行了分析和评估。最后，本

为了使融合后的多聚焦图像细节特征丰富且边缘清晰,提出一种基于快速有限剪切波变换(FFST)与引导滤波的图像融合算法。利用FFST将源图像分解为低频系数和高频系数。在融合低频系数时,定义一种改进的拉普拉

SAR图像中的噪声是乘性的斑点噪声，对光学图像有效的检测算子并不适用于SAR图像的边缘提取。由于小波变换具有良好的时频局域化特性及多尺度分析能力，因此根据多尺度分析来构造多尺度边缘检测算子，通过改变高

针对非下采样金子塔(NSP)用于平移不变的剪切波变换(NSST)中不能有效捕获图像的结构信息问题,提出一种多尺度非局部均值滤波(MNLMF)和剪切波(SF)方向滤波的新变换,即利用MNLMF代替NSS

针对非降采样轮廓波变换(NSCT)具有多尺度、方向性和平移不变性等特点,为改善融合后图像模糊现象,提出了一种基于区域特性的非降采样轮廓波变换的多聚焦图像融合算法。该算法结合NSCT的特点,将图像进行N

图像融合是图像拼接中的关键技术。在CUDA中充分利用GPU的多处理单元和多线程机制对图像处理进行并行计算，较传统的CPU实现大大加快了多分辨率图像融合的执行速度，提高了应用体验。

基于非抽样Contourlet变换的医学图像融合算法

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourle

为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Con

基于NSCT的遥感图像融合性能评价及分析，徐立中，马艳军，为了寻求比小波变换更加有效的图像多分辨率分析，本文提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和区域特性选择的遥感图像融合方法�