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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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简介:
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。

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客服
客服
  • Curvelet
    优质
    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。
  • Tetrolet
    优质
    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。
  • 小波.rar
    优质
    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。
  • 】利用小波系统MATLAB.zip
    优质
    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。
  • Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB实现的红外和可见光图像融合方法,旨在提升夜间视觉效果。包含源代码及实验说明文档,适用于科研和学习。 在项目进行过程中,我花费了大量时间整理并对比近五年内发表的英文论文中的红外与可见光图像融合算法。这些新算法均包含Matlab代码及原英文论文引用。其中STO算法对应的是2016年的一篇相关论文(参考编号3)。
  • NSST(Matlab)
    优质
    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。
  • 小波技术
    优质
    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。
  • MATLAB配准.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的红外与可见光图像融合及配准算法代码。通过多种技术有效结合不同波段影像,提升成像质量和信息量。适合科研学习使用。 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。
  • 优质
    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。
  • 】利用非下采样Contourlet(NSCT)MATLAB.md
    优质
    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。