最新多聚焦图像融合源图像

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例,详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点,重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点,并归

包含了图像融合相关论文的几组实验图像，用来实验，学习

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一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

分析了小波变换模极大值与信号突变点之间存在的联系，以及图像信息相关性的强弱，实现对图像的篡改部分进行检测。由于对图像进行篡改操作之后，通常会在两幅图像的结合处出现突变点（或者奇异点），形成强边缘。因此

结合自适应中值滤波技术和自适应压缩加权均值滤波技术，提出了一种新的图像混合噪声滤波算法。算法首先对受混合噪声污染的图像利用灰度极值检测出脉冲噪声，运用自适应中值滤波滤除脉冲噪声；其次对处理结果进行自适

为进一步提高多聚焦图像的融合质量,提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法。该算法旨在运用神经网络学习源图像不同聚焦区域的互补关系,即选择源图像中不同的聚焦位置合成一张全局清晰图像。该算

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

属于本人截取图片，图片大小765*510，聚焦效果明显，可以作为图像融合测试使用

图像融合方面理论算法多传感器多传感器的图像融合算法是目前研究的热点的问题也是有巨大突破点的领域