图像融合（小波变换）

本论文所做的工作及创新主要包括以下几个方面:1)查阅了国内外一定数量的期刊、文献，综述了图像融合的基本概念，总结了该领域研究的最新进展，对存在的问题进行了讨论，并展望了未来的发展趋势。2)对图像融合的

基于小波变换的图像融合算法的研究与实现毕业论文

针对小波变换图像融合技术进行系统研究，包括基础理论研究和算法实现，附有数据代码和GUI下载。文章中详细介绍了小波变换技术在图像融合中的应用，以及各种小波基函数的特点和选择方法。同时，还对小波分解和融合

为提高图像的空间分辨率、增加图像的细节信息,改善HSV融合和小波融合中存在的光谱失真、原SAR与ETM图像的纹理特征保持不良等现象.提出一种改进加权平均法的HSV与小波变换融合方法.将ETM图像转换到

本文考虑了多焦点图像融合的主要目的和小波系数的物理含义,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的融合技术,并结合了新颖的系数选择算法。 在通过DWT分解源图像之后,分别采用两种不同的基于窗口的融合规则来

提出一种基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合方法。对多光谱图像进行HSV变换,将得到的明度分量和全色图像做多尺度红黑不可分小波分解。采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后的图像进行红黑重

基于openCV的小波变换和逆变换,实现对输入图像的多层小波变换和逆变换重构,适用于图像处理、融合、识别等。

图像的卷积、傅里叶变换、小波变换基础。PPT，很基础，很清晰。

Matlab图像二维小波变换与逆变换，二维图像的二级（层）变换

图像融合算法实现源代码很（加权平均，小波变换，controlet变换等）