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【图像融合】利用非下采样剪切波变换(NSST)进行红外与可见光图像融合，含评估指标及MATLAB代码.zip

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简介：
本资源提供基于NSST技术实现红外与可见光图像融合的方法，包括详细算法流程、性能评估标准以及完整的MATLAB源码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划与无人机等多种领域的Matlab仿真研究。

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  • 【图像融合】利用非下采样剪切波变换(NSST)进行红外与可见光图像融合，含评估指标及MATLAB代码.zip
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    本资源提供基于NSST技术实现红外与可见光图像融合的方法，包括详细算法流程、性能评估标准以及完整的MATLAB源码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划与无人机等多种领域的Matlab仿真研究。
     
  • 【图像融合】利用MATLAB的非下采样剪切波(NSST)算法实现红外和可见光灰度图像融合【附带Matlab代码 4231期】.mp4
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    本视频详细介绍了使用MATLAB中的非下采样剪切波（NSST）算法进行红外与可见光灰度图像的融合技术，包含完整实现代码。适合对图像处理和融合感兴趣的开发者和技术人员学习参考。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码支持运行，并且经过测试验证有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其他调用函数（m文件）。无需额外的操作即可直接运行程序并查看结果。 2. 确保在Matlab 2019b版本中运行。如果遇到问题，请根据提示进行相应修改；如有疑问，可以向博主咨询。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到Matlab的当前工作目录下； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕后查看结果。 4. 如果需要其他服务，可以联系博主进行咨询： 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊或者参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作
     
  • 【图像融合】利用非下采样Contourlet变换（NSCT）算法融合红外与可见光图像的MATLAB代码.md
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    本Markdown文档提供了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的算法，用于在MATLAB环境中融合红外和可见光图像的详细代码。 基于非下采样Contourlet变换（nsct）算法实现红外图像与可见光图像融合的Matlab源码。
     
  • 基于NSST非下采样剪切波算法的红外与可见光图像融合Matlab仿真（含完整源码、说明文档及数据，附图像融合13项指标）.rar
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    本资源提供基于NSST非下采样剪切波变换的红外与可见光图像融合Matlab代码和数据。包含详细教程、源码以及融合效果评估的13项指标。 1. 资源内容：基于NSST非下采样剪切波算法实现红外与可见光图像融合的Matlab代码包（包含完整源码、详细说明文档、数据集以及13项图像融合评价标准）。 2. 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整和优化；编写思路清晰，并配有详尽注释。 3. 适用对象：该资源适合计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业的大学生进行课程设计或毕业设计使用。 4. 更多仿真源码可自行在相关平台搜索获取所需内容。 5. 资源作者为某知名公司资深算法工程师，具有十年以上的Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言及其YOLO目标检测算法仿真实践经验；擅长计算机视觉领域内的多种技术研究与应用开发，欢迎交流学习。
     
  • 【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。
     
  • 【图像融合】利用Curvelet变换进行图像融合（附评价指标及Matlab源码）.zip
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    本资源提供了一种基于Curvelet变换的图像融合方法，并附有详细的评价指标和Matlab实现代码，适用于科研与学习。 基于curvelet变换实现图像融合（评价指标）含Matlab源码。
     
  • 基于NSST算法的红外与可见光图像融合（Matlab）
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    本文介绍了基于NSST算法在MATLAB环境下实现的红外与可见光图像融合技术，通过该方法能够有效提升夜间视觉系统的性能。 非下采样剪切波算法（NSST），包含多组测试的红外与可见光图像（灰度图像）以及相应的质量评价指标，可以直接进行调试。
     
  • NSST工具箱_NSST与剪切波融合_图像融合技术
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    简介：NSST工具箱是一款利用NSST（非下采样 shearlet变换）与剪切波技术进行图像处理的专业软件。其核心在于通过先进的图像融合技术，有效提升复杂场景下的图像清晰度和细节表现力，广泛应用于医学影像、遥感图像分析等领域。 Matlab非下采样剪切波工具箱可用于图像融合。
     
  • 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。