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多尺度引导下的图像与视频融合：一种基于引导滤波器的简易高效融合方法-MATLAB实现

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简介：
本文提出了一种基于引导滤波器的图像和视频融合方法，通过在多个尺度上进行处理，实现了高效的融合效果。该方法使用MATLAB实现，并展示了其简洁性和有效性。 此代码实现了“多尺度引导图像和视频融合：一种快速有效的方法”。如果发现该工作对您的研究有帮助，请引用这篇文章。 指示： 1) 运行 MGFF_demo.m 查看 Proposed MGFF 方法在灰度图像上的融合结果。 2) 运行 MGFF_RGB_demo.m 查看 MGFF 方法对彩色图像的融合结果。 3) 代码中提供了所有必需的描述或说明。强烈建议您参考论文以获取更多详细信息。 4) 提供两组图片和代码用于演示。您可以找到论文中使用的所有数据集。 5）这是融合灰度和彩色图像的算法的基本实现。

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  • 多尺度引导下的图像与视频融合：一种基于引导滤波器的简易高效融合方法-MATLAB实现
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    本文提出了一种基于引导滤波器的图像和视频融合方法，通过在多个尺度上进行处理，实现了高效的融合效果。该方法使用MATLAB实现，并展示了其简洁性和有效性。 此代码实现了“多尺度引导图像和视频融合：一种快速有效的方法”。如果发现该工作对您的研究有帮助，请引用这篇文章。 指示： 1) 运行 MGFF_demo.m 查看 Proposed MGFF 方法在灰度图像上的融合结果。 2) 运行 MGFF_RGB_demo.m 查看 MGFF 方法对彩色图像的融合结果。 3) 代码中提供了所有必需的描述或说明。强烈建议您参考论文以获取更多详细信息。 4) 提供两组图片和代码用于演示。您可以找到论文中使用的所有数据集。 5）这是融合灰度和彩色图像的算法的基本实现。
     
  • 图像融合中的引导滤波.zip
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    本项目探讨了在图像处理领域中，利用引导滤波技术实现图像融合的方法。通过优化算法提高图像质量和细节表现力。 这是基于引导滤波的图像融合的MATLAB源码。下载解压后可以直接运行。
     
  • 单尺度融合：一种有效的图像融合方法
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    本文介绍了一种名为单尺度融合的技术，这是一种高效且准确的图像融合方法。通过在单一但关键的尺度上进行处理，该技术能够显著提高图像的质量和清晰度，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 我翻译了文献《Single-Scale Fusion An Effective Approach to Merging Images》，中文名为《单尺度融合——一种融合图像的有效方法》。压缩包里包含英语原文和我的译文。
     
  • 基于引导滤波的自适应多曝光图像融合研究论文.pdf
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    本文提出了一种基于引导滤波的自适应多曝光图像融合方法，旨在优化不同曝光条件下图像的质量与细节呈现。通过实验验证了该算法在提升图像清晰度和对比度方面的优越性。 为解决引导滤波过程中产生的光晕及梯度反转现象，并改善图像融合后边缘细节丢失的问题，本段落提出了一种改进的自适应多曝光图像融合算法。该方法在传统引导滤波基础上引入了基于梯度信息设定权重函数的新策略，同时结合像素点及其邻域均值来创建新的处理函数，以实现不同区域纹理特性的自动调整。此外，通过分析平均亮度与对比度、饱和度及曝光适中度之间的关系，设计了一种自适应权值分配机制，在加权平均融合过程中使权重根据图像的实际亮度情况动态变化，从而提高最终融合结果的质量。 算法进一步将原始序列图中的细节信息融入改进后的引导滤波处理得到的图像之中，以构建富含纹理和细节的信息层。实验表明，这种新方法有效减少了光晕效应及梯度反转现象的发生，并显著提升了图像的真实感与清晰度；尤其在处理含有小光源场景时表现更佳。 对比于传统的多曝光融合算法以及基于引导滤波的传统方案，本段落所提改进策略在信息熵、互信息和边缘信息评价等关键指标上分别取得了约2.5%、30%及30%的显著性能提升。
     
  • 基于引导滤波与快速共现模型的红外及可见光图像融合
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    本文提出了一种结合引导滤波和快速共现模型的方法，旨在优化红外与可见光图像的融合效果，提升夜间视觉系统的性能。 为了解决红外与可见光图像融合结果中存在的背景信息不足及对比度较低的问题，本段落提出了一种结合引导滤波和快速共现滤波的新型融合方法。具体步骤包括：首先利用高斯滤波将源图像分解成细节层和基础层；其次通过去除值域滤波器以及全局统计共现信息的方式简化了传统的共现过滤过程，并形成了所谓的快速共现滤波，用于进一步处理并融合细节层的信息；最后，在引入窗口因子的基础上，依据图像尺寸与该因子的比例来确定引导滤波的窗口大小，从而实现对基础图层的有效融合。实验结果显示，这种方法不仅增强了背景区域中的细节信息含量，还显著提升了人物相对于背景部分的对比度效果。主观及客观分析均证实了本算法在提高红外和可见光图像融合质量方面的有效性。
     
  • Matlab中的图像滤波器引导实现
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    本教程详细介绍了在MATLAB环境下进行图像滤波处理的方法和步骤，涵盖多种常见滤波器的设计与应用，适合初学者快速掌握相关技术。 Matlab演示代码用于实现引导滤波器（Guided Image Filtering）需要使用两幅图像：一幅原图和一幅引导图。
     
  • Matlab引导滤波器.rar_引导滤波_windowdj1_引导滤波器
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    本资源包提供了使用MATLAB实现引导滤波器的相关代码和示例。通过利用引导图像进行快速、高效的滤波处理，适用于多种图像处理任务。 引导滤波器的MATLAB算法可用于图像处理。
     
  • 基于密集SIFT描述符和引导滤波器的无鬼多次曝光图像融合技术——采用密集的无鬼多次曝光图像融合方法-MATLAB开发
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    本项目提出了一种利用密集SIFT描述符与引导滤波器相结合的方法，旨在实现高质量的无鬼多次曝光图像融合，并提供了基于MATLAB的完整解决方案。 在图像处理领域，无鬼多次曝光图像融合技术是一种重要的方法，用于提高图像质量和细节表现。本项目聚焦于一种特殊的技术实现——“使用密集的无鬼多次曝光图像融合技术”，它结合了密集的尺度不变特征变换（SIFT）描述符和引导滤波器。下面我们将深入探讨这一技术的核心知识点。 SIFT（尺度不变特征变换）是计算机视觉中的经典算法，用于检测和描述图像中的显著特征。该算法能够在不同的尺度空间和旋转条件下保持稳定，使得图像的关键点能在不同视角和光照变化下被准确匹配。在图像融合中，SIFT用于检测并描述边缘、角点等重要特征，这些对于理解图像内容至关重要。密集SIFT是指在整个图像上计算每个像素的SIFT特征，从而获取更全面的信息，这对于处理多张曝光不同的图像特别有利。 引导滤波器是一种由Kaiming He等人提出的图像平滑和增强方法。与传统的线性滤波器相比，它能够保留边缘信息的同时减少噪声。在无鬼多次曝光图像融合中，该技术可以用来解决由于过度或不足的曝光导致的不一致性问题，并保持图像结构细节。 实现这一MATLAB代码的具体步骤如下： 1. **特征提取**：对每张曝光图像应用密集SIFT算法，获取其特征点和描述符。 2. **特征匹配**：通过比较不同曝光图像间的SIFT描述符来确定它们之间的对应关系。 3. **图像配准**：根据已找到的相应特征点进行图像校正，确保各图片之间位置的一致性。 4. **引导滤波处理**：对每一对曝光差异明显的图象使用引导滤波器技术，调整其亮度和对比度，同时保护细节信息不受损失。 5. **融合生成**：将经过上述步骤处理后的各个图像合并成一张高质量的无鬼影融合结果。 通过这种方法可以有效解决多张不同曝光图片中常见的重影问题，并且最大限度地保留了每张原图的优点，从而提升整体视觉效果。在使用提供的MATLAB代码时，请注意以下几点： 1. 确保所有输入图像格式正确并且位于同一坐标系内。 2. 根据具体应用场景调整相关参数设置，比如SIFT算法中的尺度空间参数、引导滤波器的半径和阈值等。 该方案适用于高动态范围成像及夜间摄影增强等多种场景。通过深入理解和应用这些技术手段，我们可以进一步提高图像处理效果，并为计算机视觉领域的其他应用奠定坚实基础。
     
  • 基于图像的引导滤波
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    基于图像的引导滤波技术是一种高效处理和增强图像质量的方法，尤其擅长于去噪与细节保留。该方法结合了双边滤波的优点并加以改进，提供更为精准和平滑的效果，在计算机视觉领域有广泛应用。 本资源包含为何凯明博士2010年在ECCV发表的引导滤波论文及相关MATLAB源码和图片。
     
  • 多种方法下的全色与多光谱图像融合实现
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    本研究探讨了不同技术在全色和多光谱图像融合中的应用效果，旨在提高图像的空间分辨率及色彩保真度。通过对比分析，提出了一种优化的融合策略。 本段落探讨了全色与多光谱图像融合的多种方法：IHS变换、高通滤波、GIHS方法、小波变换、主成分分析（PCA）以及Brovey变换。