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图像滤波与图像融合 Image Filtering and Image Fusion

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简介:
《图像滤波与图像融合》是一本专注于介绍如何通过过滤噪声和合并多源信息来改善图像质量的专业书籍。它深入探讨了各种先进的算法和技术,旨在帮助读者理解并掌握在计算机视觉、模式识别等领域中不可或缺的技能。 关于图像滤波和图像混合(Image Filtering and Hybrid Images)项目的源码及素材可以在我的博客文章中找到详细分析与过程描述。具体内容请参阅相关博文。

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客服
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  • Image Filtering and Image Fusion
    优质
    《图像滤波与图像融合》是一本专注于介绍如何通过过滤噪声和合并多源信息来改善图像质量的专业书籍。它深入探讨了各种先进的算法和技术,旨在帮助读者理解并掌握在计算机视觉、模式识别等领域中不可或缺的技能。 关于图像滤波和图像混合(Image Filtering and Hybrid Images)项目的源码及素材可以在我的博客文章中找到详细分析与过程描述。具体内容请参阅相关博文。
  • 片变形Image Warping and Morphing)
    优质
    《图片变形与融合》介绍了图像处理技术中如何将两张或更多图片平滑过渡和结合的方法,包括几何变换、颜色调整等技巧,创造出视觉上连贯且引人入胜的影像效果。 该PDF是PPT讲义的版本,涵盖了二维图像的基本变换及其实例的公式推导,例如平移、旋转等内容。
  • 基于梯度领域的引导 Gradient Domain Guided Image Filtering
    优质
    本研究提出了一种基于梯度域的引导图像滤波方法,旨在增强图像细节处理和噪声去除效果。通过在梯度域内进行操作,该技术能够更有效地保护边缘信息,同时实现平滑过渡,适用于多种图像编辑任务。 可以直接运行的梯度域引导图滤波Gradient Domain Guided Image Filtering MATLAB源码。
  • Image Registration and GUI in MATLAB: 配准MATLAB GUI
    优质
    本教程深入介绍如何使用MATLAB进行图像配准及创建用户界面。通过实例演示,帮助学习者掌握图像处理和交互式应用开发技能。适合初学者快速上手。 编写一个GUI用于医学图像的配准(参考书籍:《图像配准技术及其Matlab编程实现》)。
  • 高斯
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    高斯滤波图像融合是一种结合多幅图像信息的技术,通过应用高斯滤波减少噪声并突出图像特征,从而生成更为清晰、细节丰富的合成图像。 在图像处理领域,图像融合是一项关键技术,用于将多个源图像的信息整合到单个图像中,以提高视觉效果或增强分析能力。“高斯图像融合”是这种技术的一个具体实例,在医学成像和普通图像处理中有广泛应用。本段落深入探讨了高斯图像融合的原理、方法以及其实现步骤。 图像融合的目标是从不同来源获取互补信息(如空间分辨率、对比度或特征),然后合成一个包含所有这些信息的新图。在“高斯图像融合”中,使用了高斯滤波器。这是一种线性平滑技术,适用于消除图像中的噪声和进行低通滤波处理。它基于高斯函数,在对邻近像素的加权平均计算过程中,权重根据它们与中心像素的距离变化而定:距离越大,权重越小。 在医学成像领域中(例如CT、MRI和超声),每种技术都有其独特的优点但也有局限性。“高斯图像融合”可以整合这些不同来源的优点,提供更全面的诊断信息。同样,在普通图像处理如多光谱或红外图像的应用场合下,“高斯图像融合”能改善光照条件、增强细节显现度或者揭示不可见的信息。 实现“高斯图像融合”的步骤通常包括: 1. **预处理**:对输入源图进行灰度化和归一化,确保所有图片在同一尺度上。 2. **分频**:使用Contourlet变换将图像分解成多个频率级别的成分。这种变换结合了小波变换的多分辨率特性和方向敏感性,能有效捕捉到边缘及轮廓信息。 3. **高频部分融合**:对于从Contourlet变换中获得的高频系数,采用绝对值最大策略进行融合以保留不同图中的局部细节和边缘信息,并增强对比度。 4. **低频部分融合**:“高斯滤波器”的平滑特性帮助保持图像的整体结构并减少噪声。通常使用该方法处理从Contourlet变换中得到的低频系数。 5. **逆变换**:将高频及低频合并后的结果通过逆Contourlet变换重构出最终融合图。 6. **后处理**:可能需要进一步调整,如对比度增强或去噪等操作以获得最佳视觉效果。 “高斯图像融合”结合了高斯滤波和平面转换技术,在图像分析和医学成像等领域具有重要应用价值。通过适当的策略可以提高图像质量并挖掘潜在有用信息。
  • image-fusion-algorithm-.rar_配准_基于小的配准算法_小分解在配准中的应用
    优质
    本资源包提供了一种基于小波变换的图像配准算法,探讨了小波分解技术在图像融合和对齐过程中的高效应用。 基于多尺度小波分解的图像融合方法是目前最热门的方法之一。本段落重点研究了基于小波分解的图像配准和图像融合技术。
  • Color Balance and Fusion Techniques for Underwater Image Enhancement.pdf
    优质
    本文探讨了色彩平衡与融合技术在水下图像增强中的应用,提出了一种有效的算法来改善水下照片的视觉效果和质量。 欢迎大家学习交流。
  • 检索(Image Retrieval)
    优质
    图像检索是指通过计算机技术从大量图片数据库中寻找与查询条件相匹配的图像的过程。这项技术广泛应用于搜索引擎、社交媒体和电商平台等领域,极大地提升了用户查找特定图像的效率和准确性。 基于SIFT+BOW 实现的图像检索源代码主要使用Python编写。
  • 工具:image-tools
    优质
    image-tools是一款功能强大的图形处理软件集合,提供从基础编辑到高级特效制作的一系列解决方案,适用于专业设计师和业余爱好者。 image-tools图像转换工具适用于uni-app、微信小程序、5+APP及浏览器(需允许跨域)。使用方式如下: 通过NPM安装: ``` npm i image-tools --save ``` 导入所需模块: ```javascript import { pathToBase64, base64ToPath } from image-tools ``` 或直接下载并按项目实际情况修改路径进行引用。 API说明: - `pathToBase64`:从图像路径转换为base64,适用于uni-app、微信小程序和5+APP的路径不支持网络路径。如果是网络路径需要先使用下载API将其下载下来。 使用方法如下: ```javascript pathToBase64(path) .then(base64 => { console.log(base64); }) ```