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基于MATLAB的红外与可见光图像自适应梯度融合代码

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简介：
本项目提供了一种在MATLAB环境下实现的算法，用于将红外和可见光图像进行自适应梯度融合。该方法能够有效结合两种不同光源的优势，生成细节更加丰富的合成图像，适用于监控、安全等领域。 这是一段关于红外可见光梯度域图像融合的代码，能够将传统的简单梯度融合改进为根据图像权重自动进行融合的方法。

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  • 基于MATLAB的红外与可见光图像自适应梯度融合代码
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    本项目提供了一种在MATLAB环境下实现的算法，用于将红外和可见光图像进行自适应梯度融合。该方法能够有效结合两种不同光源的优势，生成细节更加丰富的合成图像，适用于监控、安全等领域。 这是一段关于红外可见光梯度域图像融合的代码，能够将传统的简单梯度融合改进为根据图像权重自动进行融合的方法。
     
  • DispFusion: 红外与可见光图像的自适应融合源代码
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    DispFusion是一套先进的红外与可见光图像自适应融合系统源代码，旨在优化夜间视觉感知和目标识别性能。 红外与可见光图像自适应融合的MATLAB源代码
     
  • 红外和可见光图像的自适应融合源代码
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    本项目提供了一种用于融合红外与可见光图像的自适应算法源代码，旨在增强夜间或低光照条件下的视觉效果。代码适用于多种应用场景，如安防监控、自动驾驶等。 本段落提出了一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法，特别适用于处理低可见光图像和红外图像的特点。该算法具有良好的平移不变性和方向选择性，更适合人类视觉需求。 具体来说，在此方法中先对源图进行双树复小波变换（DT-CWT），然后根据各尺度分解层系数的特性来优化融合过程。对于低频子带部分引入免疫克隆选择机制，并通过统计评价准则定义亲和度函数自适应地确定最优融合权重；而对于高频子带，则依据人类视觉系统的特点，利用局部方向对比度作为融合标准，以此突出并增强源图像中的细节信息与对比度。 实验结果表明：相较基于传统小波变换的融合方法而言，本段落所提出的算法具有更强的自适应性和鲁棒性，在保护和展示原始图象边缘及详细特征的同时也提高了整体清晰度和对比度。此外，该算法已经在MATLAB环境下实现并验证了其有效性与实用性。
     
  • 红外和可见光图像的自适应融合源代码
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    本项目提供了一套用于自适应融合红外与可见光图像的源代码。采用先进的算法优化视觉信息，实现高质量的图像合成效果，适用于安防监控、自动驾驶等场景。 本段落提出了一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法，专门针对低可见光图像和红外图像的特点进行优化。该算法具备良好的平移不变性和方向选择性，更符合人类视觉特性。 具体来说，在处理源图时首先对其进行双树复小波变换（DT-CWT）。对于各尺度分解层系数特征的考虑，则在低通子带中引入了免疫克隆选择，并依据统计评价准则定义亲和度函数以自适应地获取最优融合权值。而在高通子带方面，根据人类视觉特性来确定局部方向对比度作为融合标准，从而增强了源图像中的对比度与细节信息。 实验结果表明：相较于基于小波的融合方法，本段落所提出的算法在自适应性和鲁棒性上具有显著优势，并成功地保护和显示了源图中的边缘及细节特征。此外，在对比度和清晰度方面也实现了提升效果。该算法使用MATLAB实现。
     
  • 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。
     
  • 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）
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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。
     
  • 【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。
     
  • 基于深度学习框架的红外与可见光图像融合_ MATLAB
    优质
    本项目采用深度学习技术，在MATLAB平台上实现红外与可见光图像的有效融合，旨在提升夜间视觉系统的性能和应用范围。 使用深度学习框架进行红外和可见光图像融合。
     
  • 基于Pytorch的红外与可见光图像融合_Jupyter_Python代码_下载
    优质
    本资源提供基于Pytorch框架的Python代码，在Jupyter环境中实现红外和可见光图像的高效融合。适合深度学习爱好者研究使用，促进夜视及监控领域的应用发展。 使用Pytorch实现的红外和可见光图像融合方法基于深度学习框架。