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【图像融合】利用Curvelet变换进行图像融合(附评价指标及Matlab源码).zip

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简介:
本资源提供了一种基于Curvelet变换的图像融合方法,并附有详细的评价指标和Matlab实现代码,适用于科研与学习。 基于curvelet变换实现图像融合(评价指标)含Matlab源码。

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  • CurveletMatlab).zip
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    本资源提供了一种基于Curvelet变换的图像融合方法,并附有详细的评价指标和Matlab实现代码,适用于科研与学习。 基于curvelet变换实现图像融合(评价指标)含Matlab源码。
  • 程序.zip__效果估_
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    本资源包提供了一系列关于图像融合技术及其效果评价的方法和工具,包括多种图像融合算法和详细的评价指标,旨在帮助研究人员全面分析和提升图像融合的质量。 图像融合的基本程序用于完成图像的融合,并通过评价指标来评估融合后的图像效果。
  • MATLAB GUI区域分割的(包含)【MATLAB 866期】.md
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    本文详细介绍如何使用MATLAB GUI工具对图像进行区域分割,并实现图像融合,同时提供多种常用的融合评价指标。文章最后附有完整的MATLAB源代码供读者参考学习。 根据提供的文件信息,可以提取以下知识点: 1. 文件标题涉及图像融合技术,特别是基于Matlab图形用户界面(GUI)进行区域分割的图像融合方法。“融合指标”可能指的是评估图像融合效果的量化标准,“含Matlab源码 866期”则意味着这篇文档包含了一定数量的Matlab代码实例。 2. 博主简介说明博主是一位热爱科研的Matlab仿真开发者,专注于Matlab项目的合作开发,并愿意通过私信进行交流。 3. 在个人主页部分,提供了链接以便感兴趣的读者了解更多信息。 4. 代码获取方式中介绍了如何下载和使用包含的具体方法和链接。 5. 座右铭“行百里者,半于九十”体现了博主对长期坚持与努力的重视。 6. 博主分享了多个Matlab相关的技术类别,包括图像处理、路径规划、神经网络预测与分类等。这显示了其在Matlab仿真开发方面的广泛兴趣和深入研究。 7. 简介部分提到“基于区域分割的红外和可见光图像融合方法”,表明文档内容将围绕利用Matlab实现图像融合的技术展开讨论。 8. 源代码部分展示了多个Matlab函数代码片段,这些片段包括创建弹出菜单的回调函数以及不同选项选择时对图像进行处理的逻辑。这有助于读者理解和执行区域分割图像融合的方法。 9. 代码示例中提到了一些具体的图像处理步骤,例如尺寸变换、颜色通道转换等操作方法,如将RGB图像转为三通道灰度图,并展示了如何通过低频取均值和高频局域方差最大化来优化图像质量。 10. 因文档未提供完整的源码及详细的算法描述,读者需要阅读完整内容以获取具体的实现细节与性能评估指标信息。 综上所述,该文件主要探讨了Matlab在图像融合领域的应用,并具体介绍通过GUI进行区域分割的技术及其相关代码示例。适合对图像处理感兴趣的科研人员、工程师或学习者使用,帮助他们掌握实用的编程技巧和深入了解图像融合的具体实现方法。
  • MATLAB GUI素点Matlab 783期】.mp4
    优质
    本教程讲解如何使用MATLAB GUI工具实现像素级图像融合,并提供第783期的完整源代码供读者参考和实践。 基于MATLAB GUI的像素点图像融合方法及Matlab源码(783期).mp4
  • .rar
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    本资源为《图像融合与评价指标》研究资料合集,包含多种图像融合算法及其性能评估方法,适用于计算机视觉及遥感领域科研人员。 这是图像融合算法及评价指标的MATLAB源码。下载解压后直接运行即可。
  • MATLAB双树复小波素级Matlab 2024期】.mp4
    优质
    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB实现基于双树复小波变换(DT-CWT)的像素级图像融合技术,并提供完整源代码供学习参考。适合对图像处理和MATLAB编程感兴趣的用户深入研究。 【图像融合】基于MATLAB双树复小波变换的像素级图像融合方法(包含Matlab源码)
  • 】基于稀疏表示的多光谱方法(Matlab1301期).zip
    优质
    本资源提供一种基于稀疏表示的先进多光谱图像融合技术,包含详细的融合评价标准和实用的Matlab实现代码,助您深入理解并实践图像处理领域的前沿方法。 在Matlab领域上传的视频均配有完整的代码供下载使用,并且这些代码已经过测试可以正常运行,非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需手动执行。 - 运行结果效果图展示。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到任何问题,请根据错误提示进行相应修改,或寻求帮助解决。 3. 代码运行步骤: 步骤一:将所有文件放置于Matlab当前工作目录下; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击执行按钮开始程序,并等待结果输出完成。 4. 如需进一步的仿真咨询或定制服务,可以联系博主进行交流。 - 提供博客或资源中完整代码的支持 - 协助复现期刊文章中的实验内容 - 接受Matlab程序的设计与开发需求 - 开展科研项目的合作