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(源码)基于Qt框架的多分辨率岩心CT图像融合系统.zip

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简介：
本项目为一个基于Qt框架开发的应用程序，旨在实现不同分辨率岩心CT图像的高效融合。采用C++编写，能够有效处理和展示复杂地质数据。 # 基于Qt框架的多分辨率岩心CT图像融合软件 ## 项目简介 本项目是一个基于Qt框架开发的多分辨率岩心CT图像融合软件，旨在将高分辨率的三维体融合到低分辨率体中，生成统计意义上的融合三维结构。这对于岩心勘探和研发工作具有重要意义。 ## 项目主要特性和功能 1. 多分辨率融合：支持将高分辨率的三维数据集与低分辨率的数据集进行合并处理，生成统计等效的三维模型。 2. 界面设计：采用Ribbon风格界面，提供直观且易于操作的用户交互体验。 3. 多线程技术应用：通过多线程提高程序运行效率，确保大型数据集能够快速完成处理任务。 4. 三维重建算法：支持二维与三维图像间的融合以及不同尺度岩心CT图像的三维重建。 ## 安装与使用步骤 1. 环境准备 - 需要安装Qt 5.9.8或更新版本； - 安装Visual Studio 2017，并完成Qt插件配置。 2. 编译项目： - 使用Visual Studio 2017打开项目文件，进行编译。

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  • (源码)基于Qt框架的多分辨率岩心CT图像融合系统.zip
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    本项目为一个基于Qt框架开发的应用程序，旨在实现不同分辨率岩心CT图像的高效融合。采用C++编写，能够有效处理和展示复杂地质数据。 # 基于Qt框架的多分辨率岩心CT图像融合软件 ## 项目简介 本项目是一个基于Qt框架开发的多分辨率岩心CT图像融合软件，旨在将高分辨率的三维体融合到低分辨率体中，生成统计意义上的融合三维结构。这对于岩心勘探和研发工作具有重要意义。 ## 项目主要特性和功能 1. 多分辨率融合：支持将高分辨率的三维数据集与低分辨率的数据集进行合并处理，生成统计等效的三维模型。 2. 界面设计：采用Ribbon风格界面，提供直观且易于操作的用户交互体验。 3. 多线程技术应用：通过多线程提高程序运行效率，确保大型数据集能够快速完成处理任务。 4. 三维重建算法：支持二维与三维图像间的融合以及不同尺度岩心CT图像的三维重建。 ## 安装与使用步骤 1. 环境准备 - 需要安装Qt 5.9.8或更新版本； - 安装Visual Studio 2017，并完成Qt插件配置。 2. 编译项目： - 使用Visual Studio 2017打开项目文件，进行编译。
     
  • 基于多光谱图像超分辨率技术的遥感图像融合
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    本研究聚焦于提升遥感图像质量，采用先进的多光谱图像超分辨率技术进行图像融合，以实现高空间分辨率与高光谱信息的完美结合。 传统遥感图像融合方法未能充分利用低分辨率多光谱图像的空间细节信息。为此，本段落提出了一种基于超分辨率处理的遥感图像融合技术，旨在提升低分辨率多光谱图像的空间质量同时保留其光谱特性。具体而言，通过稀疏表示的方法对原始低分辨多光谱影像进行增强处理；然后利用小波变换将亮度分量Y从经过超分辨率处理后的多光谱图与全色图像相融合；最后通过逆向的YUV转换获得最终的融合结果。 实验在真实遥感数据上验证了该方法的有效性，显示其能够显著提高融合后影像的空间细节表现力，并且不会影响到原始的光谱特征。对比分析进一步证实了所提方案的优势所在。
     
  • 基于最佳缝合线与多分辨率融合的图像拼接方法
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    本研究提出了一种结合最佳缝合线选择和多分辨率融合技术的先进图像拼接算法，旨在提高大视角图像拼接的质量与效率。 为了解决图像拼接过程中由于运动物体或配准不准确区域导致的缝合线问题，进而使融合图像出现鬼影、重影的现象，本段落提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法，并采用多分辨率和加权平均相结合的方法进行分区图像融合，以解决拼接过程中的线条痕迹。
     
  • MRI与CT图像融合.zip
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    本项目旨在探讨并实现磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）影像数据的精准融合技术，以提高医学诊断准确性。 这是MRI-CT图像融合的源码。下载并解压后可以直接运行。
     
  • 基于压缩多尺度特征融合的单图像超分辨率方法
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    本研究提出了一种先进的单图像超分辨率技术，利用压缩多尺度特征融合策略，有效提升了低分辨率图像到高分辨率图像转换的质量和细节还原度。 最近，在图像超分辨率（SR）领域，深度神经网络取得了显著进展。大多数基于深度学习的图像SR方法通过端到端的学习方式来探索低分辨率（LR）与高分辨率（HR）图像之间的映射关系，并生成视觉上令人满意的重建结果。然而，这些方法通常只提取单一尺度的特征来进行映射学习，导致一些关键信息丢失。 为此，我们提出了一种用于单幅图像SR任务的压缩多尺度特征融合（MSFF）网络模型。该网络通过多个MSFF模块来获取不同比例尺下的图像特征，从而能够捕捉到更全面的结构和上下文信息，并进一步提升重建质量。此外，在处理由于采用多尺度架构而导致的学习难度增加及计算成本上升的问题时，我们设计了一种用于学习稀疏结构并压缩模型参数的正则化算法，大大降低了网络复杂度并在保持图像重建效果的同时提升了运行效率。 实验结果表明，在多种不同类型的照片上进行测试后，该方法与当前几种最先进的SR技术相比在视觉质量方面表现更为出色。
     
  • 基于Python的岩石和CT岩心裂缝语义分割源码及数据集.zip
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    本资源提供了一个用于岩石与CT岩心裂缝识别的Python代码库及数据集。旨在通过深度学习技术实现自动化高精度语义分割，促进地质学研究与石油勘探领域的进步。 本段落主要探讨使用Python进行岩石裂缝与CT岩心裂缝的语义分割技术。语义分割是一种计算机视觉方法，旨在将图像中的每个像素分类到预定义类别中以理解图像内容细节。在这个项目中，Python被作为首选编程语言，因其丰富的库和易读性在数据科学及图像处理领域广受欢迎。 我们将重点介绍用于图像处理的常用Python库。`PIL`（Python Imaging Library）及其更新版本`Pillow`提供了基本的图像操作功能如打开、显示与保存图片；而`OpenCV`则提供更多高级特性，包括滤波器应用和边缘检测等。然而，在进行深度学习任务时，例如语义分割，通常会使用诸如`TensorFlow`或`PyTorch`这样的框架来处理复杂的计算需求。在本项目中可能采用的是基于`TensorFlow`的高级API——Keras，它简化了模型构建的过程。 CT（Computed Tomography）岩心扫描是一种非破坏性检测技术，用于获取岩石内部结构的详细信息。通过分析这些图像可以识别并量化裂缝的存在情况，在地质学、石油工程和材料科学等领域具有重要意义。对裂缝进行准确识别有助于研究人员更好地了解储层特性如渗透率及储油能力。 语义分割通常依赖于卷积神经网络（CNNs），例如U-Net，它是一种专为图像分割设计的架构。该模型的特点是对称编码器—解码器结构：编码器部分捕捉全局上下文信息；而解码器则用于恢复精细的像素级预测结果。训练时需要一个带有标注的数据集，即每张输入图片都对应一张指示类别标签（岩石和裂缝）的地图。 本项目中的数据集可能包含CT扫描图像及其对应的标注文件。这些图像是以`.jpg`或`.png`格式存储的；而标注信息则可能是文本形式(`.txt`)或者二进制图像(.npy)等不同形态呈现出来。训练模型时，我们将把整个集合划分为用于学习和验证的不同部分。 代码文件中可能包括以下内容： 1. 数据预处理脚本：负责读取、归一化以及增强（如旋转或翻转）数据以增加多样性； 2. 模型定义文件：基于U-Net或其他相似架构来构建模型结构； 3. 训练脚本：设置训练参数，编译和加载模型，并执行学习循环后保存结果。 4. 预测与评估脚本：在新图像上测试模型性能并可能使用IoU（交并比）等指标评价分割效果。 为了进一步优化模型的准确性，可以尝试调整超参数、采用不同的损失函数以及探索更复杂的网络结构如增加跳跃连接来保留细节。此外还可以考虑集成学习策略例如通过融合多个模型提升预测精度。 这个项目为在地质学领域内进行深度学习应用的学习和实践提供了一个很好的平台，涵盖了从数据处理到模型训练及结果评估的关键步骤。深入理解这些概念和技术能够帮助我们利用计算机技术自动化并精确地分析CT岩心图像，从而提高地质研究的效率与准确性。
     
  • Matlab中的数据融合代码-SupReME：实现单传感器多光谱多分辨率图像的超分辨率
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    SupReME是专为MATLAB设计的数据融合工具，用于处理来自单一传感器的多光谱和多分辨率图像，以提高空间分辨率并增强细节。 数据融合MATLAB代码用于处理来自单个传感器的多光谱多分辨率图像以实现超分辨率技术，作者为何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯（Jose Bioucas-Dias），版权所有2017年：苏黎世联邦理工学院和里斯本大学。版本变化0.1，首次发布。 重要提示：如果您使用此软件，则应在任何所得的出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor, C.Lanaras, J.Bioucas-Dias, E.Baltsavias, K.Schindler. CVPRW,Honolulu,USA,July2017。 该代码是作者对文献[1]的实现，使用MATLAB编写。包含以下文件： - apexSample.mat：模拟Sentinel-2响应的APEX图像示例。 - ms_fusion_apex.m：执行SupReME演示脚本。 - ./functions: 所有必要的函数 - 许可证：代码的GPL许可证 注释与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准。
     
  • 基于多分辨率奇异值分解的图像融合技术研究-MATLAB实现
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    本研究探讨了利用MATLAB平台实施基于多分辨率奇异值分解（SVD）的图像融合技术，旨在提高图像质量和信息量。通过分析不同层次的图像数据，该方法能够有效结合多源图像的优势，增强目标识别与细节展现能力，在医学影像、卫星遥感等多个领域展现出广泛应用前景。 **图像融合技术与多分辨率奇异值分解（MSVD）** 图像融合是计算机视觉领域中的一个关键技术，它将来自不同传感器、时间或视角的多源图像整合成一张包含更多信息的新图。这项技术在医学影像、遥感和军事侦察等领域有广泛应用。基于多分辨率奇异值分解(Multi-Resolution Singular Value Decomposition, MSVD) 的图像融合方法是一种新兴且高效的技术。 **MSVD基础** 奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD) 是线性代数中的一个重要概念，它可以将任何矩阵分解为三个正交矩阵的乘积。在图像处理中，SVD能揭示图像的主要结构信息，并通过得到的奇异值得到重要特征。多分辨率奇异值分解则是SVD在不同尺度空间上的扩展，它将在多个分辨率层次上进行SVD操作以捕捉各尺度下的细节。 **MSVD在图像融合中的应用** 采用MSVD技术进行图像融合时，首先将输入原始图分别在不同分辨率下做SVD处理。接着选择具有代表性的奇异值和对应的向量来完成信息的整合。这种方法的优点在于可以在保留主要结构的同时有效合并不同来源图像的信息。 具体步骤通常包括： 1. **预处理**：对源图像进行灰度化、归一化等操作，确保适合执行SVD。 2. **多尺度分解**：在多个分辨率层次上做SVD，获得奇异值矩阵和左右向量矩阵。 3. **融合奇异值**：根据设定的策略（如保留高频信息或加权分配）选取并合并不同层级上的奇异值。 4. **重构图像**：利用新的奇异值得到一张融合图。 5. **后处理**：对最终结果进行去噪、对比度增强等操作，以提高视觉效果。 **MATLAB实现** 作为强大的科学计算环境，MATLAB提供了丰富的图像处理和线性代数函数库。通过这些资源可以方便地实施MSVD技术，并在实际项目中应用它来改进现有流程或解决新的问题。 性能评估同样重要，常用指标包括信息熵、均方误差（MSE）及峰值信噪比（PSNR），它们有助于量化比较不同融合策略的效果。 基于多分辨率奇异值分解的图像融合方法是一种强大的技术，在复杂场景下的信息提取和分析中具有重要意义。通过学习如何在MATLAB环境中实现这一过程，不仅可以加深对理论的理解还能提升实际应用能力。
     
  • 多模医学图像融合的CT/MR MATLAB代码
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    这段MATLAB代码旨在实现多种医学影像（如CT和MRI）的高效融合技术，为医疗诊断提供更全面的信息支持。 多模医学图像融合的MATLAB代码采用小波融合法进行处理。这种方法对近似系数与细节系数分别应用不同的融合规则来实现图像的有效整合。
     
  • 图像融合：提升空间分辨率（RGB与HSI图像融合的GUI-MATLAB实现）
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    本项目利用MATLAB开发图形用户界面(GUI)，实现RGB彩色图像与HSI图像的空间分辨率增强融合技术，通过优化算法提高图像清晰度和细节表现。 使用RGB到HSI转换的高分辨率图像来提升低分辨率图像的GUI工具。首先需要将空间上共同配准后的单色（灰度）低分辨率图像通过伪彩色映射到“热”色彩方案，使其成为彩色图像。接着把此生成的RGB图转变为色调、饱和度和亮度(HSV)格式。在此过程中，HSV中的亮度部分会被更高分辨率的图像替换掉，并且最终转换回RGB格式。这样就实现了灰度低分辨率图像与高分辨率全彩图像的空间分辨率提升合并。 要运行该工具，请在MATLAB命令窗口中输入：>>解析合并 此方法适用于任何类型的彩色或单色图像，如果图像是彩色的话，则首先会被转换为灰度形式再进行处理。使用时需要从matlab文件加载变量LOWRES和HIGHRES以供程序读取并操作。