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基于非下采样轮廓波变换的图像融合MATLAB程序

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简介：
本简介提供了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像融合算法及其实现代码。该方法利用MATLAB语言编写，能够有效整合多幅输入图像的信息，生成高质量的融合结果，广泛应用于医学影像、遥感等领域。 全部打开并放入图片后可以运行。

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  • 基于非下采样轮廓波变换的图像融合MATLAB程序
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    本简介提供了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像融合算法及其实现代码。该方法利用MATLAB语言编写，能够有效整合多幅输入图像的信息，生成高质量的融合结果，广泛应用于医学影像、遥感等领域。 全部打开并放入图片后可以运行。
     
  • 非下采样轮廓波变换的Matlab代码
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    本代码实现了一种先进的图像分解技术——非下采样轮廓波变换，并提供了使用MATLAB进行该变换的具体实施方法。 最近的研究热点之一是下采样轮廓波变换代码，它可以有效提取轮廓，并且对光照变化具有良好的鲁棒性，还可以用于光照不变量的提取。如果有相关代码的问题需要咨询，可以私信我。不过请注意，这里没有提供具体的联系方式。
     
  • 一种基于稀疏表示与非下采样轮廓波变换的快速图像融合算法
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    本研究提出了一种结合稀疏表示和非下采样轮廓波变换的高效图像融合算法，旨在提升融合后的图像质量及处理速度。 为了提升图像融合的效率与质量，本段落提出了一种基于快速非下采样轮廓波变换（NSCT）及4方向稀疏表示的图像融合算法。该方法首先通过快速NSCT分解源图像，生成一系列低频和高频子带。对于低频子带部分，采用自适应生成的DCT过完备字典进行高效的4方向稀疏表示与系数融合；而对于高频子带，则采取高斯加权区域能量最大的规则来实现系数融合。 快速NSCT技术将传统的树形滤波结构转变为多通道滤波结构，从而显著提升了分解效率。同时，在稀疏融合过程中摒弃了传统滑动窗口方法，通过水平、垂直和对角线四个方向进行表示与融合操作，进一步提高了算法的执行速度。实验结果显示，所提出的快速算法能够在不牺牲图像融合质量的前提下将计算效率提升近20倍。
     
  • 非下采样轮廓波变换工具包(NSCT)
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    非下采样轮廓波变换工具包(NSCT)是一款用于图像处理和分析的软件包，它提供了丰富的函数来执行多方向、多尺度的信号分解与重构。此工具箱基于非下采样的框架，能更有效地捕捉图像中的细节特征。 NSCT的基础工具包是基于NSCT算法所需的工具包。
     
  • 非下采样轮廓波变换NSCT工具箱
    优质
    非下采样轮廓波变换(NSCT)工具箱是一款专为图像处理设计的专业软件包。它提供了丰富的函数和算法，用于实现多方向、多尺度下的信号分析与重构，广泛应用于医学影像、计算机视觉等领域。 NSCT变换MATLAB源码工具箱包含例程，对于有需要的人来说非常实用。
     
  • 基于非下采样Shearlet变换的图像融合技术
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    本研究提出了一种新颖的图像融合方法，利用非下采样Shearlet变换增强多模态医学影像或多源遥感图像的空间细节与边缘特征，以实现更高质量的视觉信息合成。 基于非下采样Shearlet变换的图像融合技术可以应用于红外与可见光图像以及多聚焦图像的融合。相关代码可以在MATLAB环境中实现。
     
  • 非下采样轮廓波变换的源码和文献
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    本资源包含非下采样轮廓波变换(NSCT)的相关代码及学术论文，适用于图像处理、特征提取等领域研究。 这个文件包含了一篇文献及其程序代码，主要实现了非下采用轮廓波变换。希望对大家有用！
     
  • 非下采样轮廓波变换(NSCT变换)在图像去噪中的应用.rar:NSCT图像去噪与下采样技术
    优质
    本资源探讨了非下采样轮廓波变换（NSCT）在图像去噪领域的应用，重点分析了NSCT图像去噪算法及其下采样处理技术，旨在提升图像质量。 非下采样轮廓波变换（NSCT变换）主要用于图像去噪。
     
  • 非下采样轮廓变换全面工具箱
    优质
    非下采样轮廓变换全面工具箱是一款集成了多种非下采样轮廓变换及其应用的软件包，适用于信号与图像处理领域中的特征提取、去噪及压缩等任务。 轮廓变换是多尺度分析领域的一项重要进展，由美国工程院院士提出，在小波变换之后成为又一个重要突破。然而，它存在一些缺陷，并因此被改进为非下采样的轮廓变换（NSCT）。这一工具箱具有广泛的适用性，对于研究图像压缩、超分辨率和融合等方面有着重要意义。
     
  • 基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合方法
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    本研究提出了一种基于非采样Contourlet变换的新型遥感图像融合技术，有效增强了多源遥感数据的空间分辨率与光谱信息。 为了使融合后的多光谱图像在保持原始多光谱图像的光谱特性的同时显著提高空间分辨率，提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的遥感图像融合算法。该算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换，得到低频子带系数和各方向上的带通子带系数；接着针对多光谱图像中的每一个波段，在对其进行双线性插值处理后作为融合后的多光谱图像的低频子带系数。同时，将全色波段图像中各个方向上的带通子带系数通过基于成像系统物理特性的注入模型进行局部调整，并将其用作融合后多光谱图像的方向子带系数；最后经过非采样Contourlet逆变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。实验使用IKONOS卫星遥感影像进行了验证，结果显示该算法在保持光谱信息的同时提高了空间质量，优于传统方法。