基于空间变换的融合方法 IHS变换融合法

学号: 题目:基于小波变换的图像融合算法研究 作者届别 系别专业 指导老师职称 完成时间 摘要 图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术,是把多个不同模式的图 像传感器获得的同一场景的多幅图像或同

60 2的幂 图中的上标设为变量 =0, 尺 度为 2?13?1?Y?t?D?2?1?2?a?a4个四分之一大小的图像 其中, 表示原图像 在 2 ? ? 61 若对图像进行 +1 个不同频带, 其中

这是关于小波变换的多聚焦图像融合的MATLAB代码，针对不同的频率域选择了不同的融合规则

针对煤矿图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的煤矿图像融合方法,此方法充分利用了非下采样Contourlet变换的多分辨率、多方向性、平移不变性

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

针对传统Shearlet变换融合方法在图像的奇异处易产生伪吉布斯现象并且融合数据量较大的缺点,本文结合压缩感知(CS)理论提出一种基于改进Shearlet变换的红外与可见光图像融合方法。首先通过非下采

首次将Surfacelet变换算法应用于井下图像融合。通过多方向分解和树结构滤波器组(3D-DFB)实现图像的不同尺度、不同频率方向的分解。对高低频子带系数采用不同的加权规则进行融合。既保留了Surf

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

AWayofImageFusionBasedonWaveletTransform（一种基于小波变换的图像融合方法）（IEEE论文翻译）

为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于改善小波变换的CT与MRI图像的融合方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐行变换的梯度能量作为PCNN的链接