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基于Matlab的红外与可见光图像融合算法.zip

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简介：
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）。

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  • 基于Matlab的红外与可见光图像融合算法.zip
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    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）。
     
  • 基于NSST算法的红外与可见光图像融合（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。
     
  • 【图像融合】基于MATLAB的红外和可见光融合与配准算法代码.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。
     
  • 基于红外与可见光的图像融合源图像
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    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。
     
  • 【图像融合】基于MATLAB的红外和可见光图像融合与配准算法源码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一套基于MATLAB实现的图像处理代码，专注于红外与可见光图像的融合及配准技术，适用于科研学习和项目开发。 【图像融合】红外与可见光的融合与配准算法matlab源码 本段落档提供了关于如何使用Matlab实现红外与可见光图像融合及配准的具体算法代码。通过这些方法，可以有效地将两种不同类型的图像信息结合在一起，以获得更全面、更有用的数据展示和分析结果。
     
  • ImageFusion_Pytorch：基于PyTorch的红外与可见光图像融合方法
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    ImageFusion_Pytorch是一款使用PyTorch框架开发的工具包，专注于采用深度学习技术实现红外和可见光图像的高效融合。该库提供了一系列模型及预训练参数，以帮助研究人员快速进行实验和创新研究。 使用深度学习框架的红外和可见图像融合-Pytorch实现由李辉、吴新军及Kittler J.完成。这是一篇关于利用Pytorch进行红外与可见光图像融合的研究论文（计算机应用，2009,29（6）：1275-1279），并且在arXiv预印本平台上发布了相关技术细节(arXiv:1804.06992)。要运行该代码，您需要准备相应的工具。
     
  • 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。
     
  • 基于NSCT的红外和可见光图像融合方法
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    本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSCT)的创新算法，旨在优化红外与可见光图像的融合效果，增强夜间视觉识别能力。 本段落提出了一种基于NSCT的红外与可见光图像融合方法。首先对输入图像进行NSCT分解；然后根据不同子带的特点采用不同的融合规则：对于低频子带，利用区域能量及方差构造决策值，并结合决策值选大法和加权平均的方法实现融合；而对于高频子带的最高层，则使用像素绝对值选大的方法进行图像融合。除此之外，在处理其他层次的高频子带时采用基于区域能量匹配度的区域方差选大规则来完成融合过程。最后，通过NSCT逆变换对已经完成融合后的系数重新构建为最终的融合图像。实验结果表明该算法能够有效地捕捉到更多的细节信息，并生成质量优良的融合图像。
     
  • 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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    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。