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基于小波变换的可见光与红外图像融合方法.rar

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简介：
本资源提供了一种创新的小波变换技术应用方案，专注于实现可见光和红外图像的有效融合。通过优化算法提高图像细节呈现及对比度增强，为热成像分析、夜间监控等领域带来显著的技术支持和实践价值。 小波变换可以用于可见光图像和红外图像的融合，并且可以用MATLAB编写一个用户界面来导入图像并一键生成融合效果。

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  • 基于小波变换的可见光与红外图像融合方法.rar
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    本资源提供了一种创新的小波变换技术应用方案，专注于实现可见光和红外图像的有效融合。通过优化算法提高图像细节呈现及对比度增强，为热成像分析、夜间监控等领域带来显著的技术支持和实践价值。 小波变换可以用于可见光图像和红外图像的融合，并且可以用MATLAB编写一个用户界面来导入图像并一键生成融合效果。
     
  • 基于小波变换的红外与可见光图像融合技术
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    本研究探讨了利用小波变换方法实现红外和可见光图像的有效融合技术，旨在提升夜间视觉系统的性能和目标识别能力。 基于小波变换的方法要求使用已经严格配准的图像，并建立几个相应的文件夹来存放这些图像。该方法可以批量处理jpg和png格式的图片。
     
  • 基于Tetrolet变换的红外和可见光图像融合
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    本研究提出了一种基于Tetrolet变换的创新方法，用于优化红外与可见光图像的融合效果，增强目标识别与场景理解能力。 为了应对当前红外与可见光图像融合过程中存在的速度慢、对比度低以及伪影问题，本段落提出了一种基于Tetrolet变换的改进型融合算法。具体步骤如下：首先将可见光图像转换至lαβ颜色空间以获取三个几乎无关的颜色通道；然后对这些通道中的l分量与红外图像分别执行Tetrolet变换，并采用邻域能量和接近度原则来处理低频系数，同时利用伪随机傅里叶矩阵观测高频Tetrolet系数并加权融合其数据。随后通过CoSaMP优化算法迭代重构出融合后的Tetrolet系数，再经由逆Tetrolet变换生成最终的灰度图像；最后将此灰度图转换至RGB颜色空间以获得完整的融合效果。实验结果显示了该方法的有效性。
     
  • 【图像融合】利用小波变换算法的可见光与红外光图像融合系统的MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一套基于小波变换算法实现可见光与红外光图像融合的MATLAB代码。通过下载此包，用户能够深入了解不同频带信息的集成技术，并应用于目标识别、监控系统等领域中增强视觉效果和提高检测准确性。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • ImageFusion_Pytorch：基于PyTorch的红外与可见光图像融合方法
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    ImageFusion_Pytorch是一款使用PyTorch框架开发的工具包，专注于采用深度学习技术实现红外和可见光图像的高效融合。该库提供了一系列模型及预训练参数，以帮助研究人员快速进行实验和创新研究。 使用深度学习框架的红外和可见图像融合-Pytorch实现由李辉、吴新军及Kittler J.完成。这是一篇关于利用Pytorch进行红外与可见光图像融合的研究论文（计算机应用，2009,29（6）：1275-1279），并且在arXiv预印本平台上发布了相关技术细节(arXiv:1804.06992)。要运行该代码，您需要准备相应的工具。
     
  • 基于Curvelet变换的红外与可见光图像融合算法的代码
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    本代码实现了一种基于Curvelet变换的红外与可见光图像融合算法，旨在增强夜间视觉效果和目标检测能力。 利用curvelet_toolbox开发了一个红外和可见光图像融合的代码。
     
  • 基于IHS和小波变换的可见光及红外图像融合研究（2012年）
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    本研究探讨了将改进的霍曼算法(IHS)与小波变换结合应用于可见光及红外图像融合的有效性，旨在提升图像质量和信息提取能力。 为了应对红外与可见光图像在目标特征上的差异，提出了一种基于IHS（颜色空间变换）和小波变换的融合方法。首先对可见光图像应用IHS变换以获取亮度(I)、色度(H)及饱和度(S)三个分量，并将红外图像转换为灰度图；接着进行小波分解处理亮度分量与上述已变换成灰度后的红外图像，针对低频和高频部分分别采用不同的融合策略；最后通过IHS逆变换生成最终的融合图像。实验结果表明，此方法在结合可见光及红外成像的优势方面表现出色，并超越了传统的IHS转换法以及小波变换技术。这种方法不仅保留了可见光图中高空间分辨率与详尽纹理细节信息，还融入了在普通光线条件下不可见但在红外影像中的关键特征。
     
  • 基于NSST的红外和可见光图像融合方法
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    本研究提出了一种创新的图像融合技术，采用非下采样剪切波变换(NSST)来优化红外与可见光图像的结合效果，旨在提升夜间视觉系统的性能。 本段落提出了一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用NSST将已配准的红外与可见光图像分解为低频子带图像及各尺度、方向上的高频子带图像；然后，对低频子带采用一种基于显著图的规则进行融合，并结合人眼视觉特性，使用改进区域对比度的方法来处理高频子带。最后通过NSST逆变换得到最终的融合结果。实验表明该算法能够有效整合红外与可见光图像中的关键信息，在效果上超越了传统的基于NSCT和NSST方法。
     
  • 基于NSCT的红外和可见光图像融合方法
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    本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSCT)的创新算法，旨在优化红外与可见光图像的融合效果，增强夜间视觉识别能力。 本段落提出了一种基于NSCT的红外与可见光图像融合方法。首先对输入图像进行NSCT分解；然后根据不同子带的特点采用不同的融合规则：对于低频子带，利用区域能量及方差构造决策值，并结合决策值选大法和加权平均的方法实现融合；而对于高频子带的最高层，则使用像素绝对值选大的方法进行图像融合。除此之外，在处理其他层次的高频子带时采用基于区域能量匹配度的区域方差选大规则来完成融合过程。最后，通过NSCT逆变换对已经完成融合后的系数重新构建为最终的融合图像。实验结果表明该算法能够有效地捕捉到更多的细节信息，并生成质量优良的融合图像。
     
  • 基于红外与可见光的图像融合源图像
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    本研究探讨了结合红外和可见光技术进行图像融合的方法和技术，旨在提升夜间或低光照条件下的视觉效果及信息提取能力。 整理了8组已配准的红外与可见光源图像用于图像融合。