一个关于图像融合算法的代码

针对红外与可见光图像融合，提出了一种基于NSCT的图像融合方法。首先对图像进行NSCT分解;然后对分解后的子带系数采用基于区域能量匹配度的融合规则分别进行融合:对于低频子带，使用区域能量和方差构造决策

近年来图像融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。最早提出的像素算术平均的图像数据融合方法忽略了像素间的相互关系，使得融合后的图像对比度很差，为了提高目标检测的分辨率，抑制每个传感器的检测噪声

基于NSST和高斯混合模型的医学图像融合算法

低照度可见光与红外图像的自然感彩色融合能够显著提高人眼视觉在低照度环境下的情景感知和目标探测能力。基于样本的融合算法是一种快速有效、实时性强的自然感彩色融合算法。针对已有算法在查找表构建和灰度信息利用

针对目前传统多聚焦图像融合中图像局部模糊不易度量, 融合策略难以设计等问题,提出一种新的相位拉伸核函数, 形成基于扩展相位拉伸变换的多聚焦图像融合算法。该算法将传统的线性或次线性群延迟相位滤波器推广到

提出一种基于rPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理，在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点，提出了一种新的自适应融合方法，最后经过小波逆变换得到融合

绿色荧光蛋白(GFP)荧光图像提供蛋白质功能定位信息,相衬图像提供高分辨率的结构信息,二者的融合对于细胞蛋白质的功能分析和亚细胞的精细结构定位具有重要价值。基于轮廓波变换对细节信息优异的表达能力,提出

小波变换的图像融合的算法，可以下载后直接使用

在分类算法和回归模型中，正广泛而且成功地使用着融合方法，该方法能克服分类、回归中的不稳定 性，并给出较好的结果。在非监督机器学习领域，由于缺乏数据集的先验知识，所以分类和回归中的融合方法就 不能直接用

控制台应用程序：main项目概述========================================================================应用程序向导已为您创建了