图像融合采用NSCT算法，在MATLAB中进行。-ITADN社区

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本研究采用NSCT算法在MATLAB平台上实现了多模态医学影像的有效融合，提升了图像的综合信息量与视觉效果。经典图像融合算法NSCT算法可在Matlab和C++环境中混合编译。只需更改图像地址即可方便使用该算法。

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本项目提供了一种基于MMIF与NSCT技术的先进图像融合解决方案，旨在增强图像细节和特征表现。代码适用于研究与开发人员进行图像处理及分析工作。该代码对应的文献发表在IEEE Transactions on Multimedia杂志上，是图像融合领域的一种代表性方法。论文题目为《基于非下采样轮廓变换的多模态医学图像融合》。

【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。

利用MATLAB进行图像融合

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本项目旨在探索和实现基于MATLAB平台的多种图像融合技术，通过算法优化提高图像质量和信息量，广泛应用于医学影像、卫星遥感等领域。基于MATLAB实现的图像融合代码可以完美运行，并包含测试图片。

NSCT图像融合资料.rar

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本资料包包含多种基于NSCT（非下采样 contourlet变换）的多焦距图像和多模态医学图像融合算法及实验结果，适用于研究与学习。这是一款基于NSCT的图像融合算法。下载解压后可以直接运行。

【图像融合技术】采用拉普拉斯金字塔、小波变换及NSCT算法的图像融合方法（附带Matlab代码）.zip

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本资源提供基于拉普拉斯金字塔、小波变换和非下采样剪切波变换(NSCT)的图像融合技术详解与Matlab实现代码，适用于科研与学习。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等多种领域的Matlab仿真研究。

在MATLAB中使用小波变换进行图像融合的方法.docx

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本文档探讨了如何利用MATLAB软件平台实施小波变换技术，以实现高效的图像融合。通过详细解析和实例演示，旨在为研究者提供一种有效处理多源图像数据的新途径。本段落档探讨了在MATLAB环境下基于小波变换的图像融合方法。文档深入分析并展示了如何利用小波变换技术来实现高效的图像融合过程，在这一过程中，通过选择合适的分解层次、阈值处理以及重构策略等步骤，能够有效地增强或提取出原始图像中的重要特征信息，从而为后续的应用提供更为丰富和精确的数据支持。

NSCT彩色图像融合及其在红外图像中的应用示例

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本研究探讨了NSCT（非下采样轮廓波变换）技术在彩色图像融合领域的应用，并通过实例分析其在红外图像处理中的优势与效果。其中有基于NSCT的红外与可见光彩色图像融合的例子，并附带源图和可正常运行的程序。

NSCT图像融合与边缘检测_图像增强_NSCT融合

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本文探讨了基于非下采样剪切阵列变换（NSCT）的图像融合及边缘检测技术在图像增强中的应用，提出了一种新的方法以提升图像质量与细节表现。 NSCT融合技术主要用于图像融合，能够更好地保持图像的边缘信息和轮廓结构，并增强图像的平移不变性。

基于NSCT的自适应多焦点图像融合算法

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本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSCT)的自适应多焦点图像融合算法，通过优化聚焦区域的细节处理和边缘保持能力，显著提升了融合图像的质量。为了改进非降采样轮廓波变换（NSCT）在多尺度、方向性和平移不变性方面的特性，并解决融合后图像模糊的问题，本段落提出了一种基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合算法。该算法充分考虑了NSCT的特点，首先将输入的图像通过NSCT分解为不同方向上的子带信息；接着，在低频子带上利用局部均值和方差来选择系数，并在高频带通方向上采用局部方向对比度作为衡量标准选取相应的系数；最后，经过反变换得到最终融合后的图像。实验结果证明了该算法相较于传统的加权平均、小波变换及NSCT方法具有更好的融合效果。

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图像融合采用NSCT算法，在MATLAB中进行。

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