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多光谱影像融合 MATLAB.zip

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简介：
本资源包提供了基于MATLAB实现的多种多光谱影像融合算法及示例代码，适用于遥感图像处理研究与应用。 使用MATLAB对高分辨率的多光谱图像和低分辨率的全色图像进行融合，分别采用了DWT和PCA两种方法。大家可以分别调用这两种方法。

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  • 多光谱影像融合 MATLAB.zip
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    本资源包提供了基于MATLAB实现的多种多光谱影像融合算法及示例代码，适用于遥感图像处理研究与应用。 使用MATLAB对高分辨率的多光谱图像和低分辨率的全色图像进行融合，分别采用了DWT和PCA两种方法。大家可以分别调用这两种方法。
     
  • 高光谱与全色融合_光谱_matlab_高光谱影像融合_高光谱_
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB平台实现高光谱图像和全色图像的融合技术研究。通过优化算法，提升高光谱影像的空间分辨率，结合光谱信息与空间细节，旨在提高遥感数据分析精度与应用价值。 自行替换高光谱和全色影像的名称即可运行Brovey_fuse。
     
  • HySure：一种结合高光谱和多光谱/全色影像的融合算法
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    HySure是一种创新性的图像处理算法，专为融合高光谱与多光谱或全色影像设计。它能够显著提升影像的空间分辨率与细节表现力，在遥感领域具有重要应用价值。 HySure是一种算法，用于将高光谱遥感影像与多光谱或全色影像融合。这组MATLAB文件实现了以下方法：M.Simões、J.Bioucas-Dias、L.Almeida 和 J. Chanussot 在 IEEE 国际图像处理会议（2014年巴黎）和IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (卷53, 2015年6月，第3373-88页) 中描述的方法。有关复制条件，请参见文件LICENSE。 该资源包含三个文件夹：demos: MATLAB 示例程序等。
     
  • 水下影像增强融合算法-MATLAB.zip
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    该资源为一款针对水下图像质量进行优化和增强的MATLAB工具包，包含了多种先进的图像处理与融合算法，适用于提升水下摄影及科研数据的质量。 水下图像增强融合算法-matlab.zip包含用于处理水下图像的代码。该文件提供了在MATLAB环境中实现的水下图像融合技术的相关源码。
     
  • Landsat 8 OLI多光谱和全色影像融合算法对比*
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    本文探讨了Landsat 8 OLI传感器多光谱与全色影像融合技术，比较多种算法效果，旨在提高遥感图像的空间分辨率和信息丰富度。 本段落以Landsat8 OLI卫星遥感影像为数据源，选取大伙房水库作为研究区域，运用Brovey融合法、NNDiffuse Pan Sharpening融合法以及Gram-Schmidt融合法对比分析了多光谱和全色数据的融合效果。通过定性和定量分析得出结论：Gram-Schmidt融合法与NNDiffuse方法在保留丰富光谱信息方面表现更佳，其中Gram-Schmidt方法尤其突出，在保持光谱保真度上具有明显优势。进一步研究中，我们对水体边界线处的影像像素进行了详细的光谱分析，结果表明经过Gram-Schmidt融合处理后的图像能够更加清晰地展示水体边缘信息，这对于精确提取和界定水域范围具有重要意义。
     
  • 【图像融合】基于稀疏表示的多光谱图像融合.md
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    本文探讨了利用稀疏表示方法进行多光谱图像融合的技术。通过优化算法实现信息的有效整合与增强，提升图像质量和细节表现，为遥感和医学影像分析等领域提供新思路。 【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合 本段落主要讨论了基于稀疏表示的多光谱图像融合方法。通过利用不同波段图像的特点，结合稀疏编码理论，可以有效地增强目标区域的信息，并提高视觉效果。实验结果表明，该方法在多种应用场景中表现出色。 关键词：图像融合；稀疏表示；多光谱 --- 以上内容是对原文主旨的概括性描述，没有包含任何联系方式或链接信息。
     
  • 高光谱和多光谱数据的融合技术
    优质
    本研究聚焦于探索与开发高光谱及多光谱数据融合的技术方法，旨在提升图像在分类、识别等方面的精度与效率。 高光谱与多光谱数据融合在城市规划、土地利用以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。本段落主要针对高光谱图像空间分辨率较低的问题进行探讨。
     
  • 图像多曝光融合.zip
    优质
    本项目图像多曝光融合.zip旨在通过算法优化，在不同曝光条件下拍摄的照片间实现无缝结合，最终生成一张同时具备高光区域细节与暗部信息丰富特点的高质量图片。 这是多曝光图像融合的源码，使用的是MATLAB编程语言。下载并解压后可以直接运行。
     
  • 图像多曝光融合.zip
    优质
    本项目提供了一种基于深度学习技术的图像多曝光融合方案，旨在通过不同曝光时间的照片合成一张同时拥有高光细节与暗部层次的优质图片。 这是多曝光图像融合的源码，使用的是MATLAB编程语言。下载解压后可以直接运行。
     
  • 高光谱影像混合像素分解
    优质
    高光谱影像混合像素分解是指利用高光谱遥感数据对含有多种地物混合信息的像元进行分析，以提取各成分比例和特征的技术。该技术广泛应用于环境监测、地质勘探等领域。 本段落将探讨高光谱混合像元的问题，并详细介绍提取方法及其流程。重点讲解图像端元丰度的反演方法，并通过实例进行分析。