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包含四种影像融合算法的Matlab程序，包括Brovey变换、加权融合、HIS变换和高通滤波融合。

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简介：
该程序采用MATLAB语言进行开发，专注于影像融合的实现，涵盖了四种主要的融合算法：Brovey变换融合、加权融合、HIS变换融合以及高通滤波融合。这些算法均以.rar格式打包提供。

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  • 包含Brovey变换融合、加权融合、HIS变换融合和高通滤波融合的MATLAB影像融合程序.zip
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    本资源提供了基于MATLAB实现的多种遥感影像融合技术的代码包，包括Brovey变换、加权平均、HIS变换及高通滤波融合方法。适用于科研与教学用途。 我编写了一个MATLAB影像融合程序，包含了Brovey变换融合、加权融合、HIS变换融合以及高通滤波融合四种方法。
     
  • MATLAB开发的影像融合代码包，涵盖Brovey变换、加权融合、HIS变换及高通滤波融合方法.rar
    优质
    本资源提供一个全面的MATLAB代码库，包含了多种影像融合技术如Brovey变换、加权融合、HIS变换和高通滤波法。适合遥感图像处理与分析研究者使用。 提供的资源是一个包含四种影像融合方法的MATLAB程序：Brovey变换融合、加权融合、HIS变换融合以及高通滤波融合。这些代码被压缩在一个RAR文件中。
     
  • HIS影像融合及高通滤波影像融合代码
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    本项目提供了一种基于HIS色彩模型与高通滤波技术相结合的图像融合方案，并附有相关代码实现。 影像融合包括基于高通滤波的加权融合与非加权融合、以及基于HIS变换的融合方法。其中，基于HIS变换的融合过程较为耗时，主要是因为直方图匹配需要花费较多时间。具体算法可以参考武汉大学贾永红编著的《数字图像处理》一书中的相关内容。
     
  • 基于MATLAB的遥感影像融合程序（PCA、HIS及Brovey与乘积变换）
    优质
    本程序利用MATLAB实现遥感影像融合技术，包括PCA、HIS和Brovey方法以及乘积变换，提升图像空间分辨率与光谱信息。 本段落介绍了遥感影像融合的四种方法：PCA变换融合、HIS变换融合、Brovey变换融合以及乘积变换融合，并提供了相应的MATLAB程序脚本。这些技术适用于数字图像处理领域中的遥感应用方向。
     
  • 图像融合算法的实现源码（包括加权平均、小波变换和Controlet变换等）
    优质
    本项目提供多种经典图像融合算法的实现源码，涵盖加权平均、小波变换及Controlet变换技术。代码详细注释便于学习与应用。 图像融合算法的实现源代码包括加权平均、小波变换和controlet变换等多种方法。
     
  • 基于MATLAB的加权图像融合算法程序(副本).zip_加权平均法_加权融合_matlab_图像融合_加权融合算法
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    本资源提供了一种基于MATLAB实现的加权图像融合算法，采用加权平均法进行图像处理与融合。通过调整权重参数，能够有效提升目标特征的显著性及图像的整体质量。适合于研究和应用开发。 一种图像融合算法采用加权平均方法来实现两幅图像的融合。
     
  • 基于HIS变换的图像融合技术
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    本研究探讨了基于HIS（色调-强度-饱和度）颜色模型的图像融合技术，旨在提高多源遥感影像的信息综合与展示效果。通过优化色彩空间转换及特征提取算法，实现了更加自然和谐、细节丰富的图像融合成果，在医学影像分析和地理信息系统中展现广泛应用潜力。 基于HIS变换的遥感图像融合技术在MATLAB平台上实现。
     
  • 基于小波变换的医学影像融合
    优质
    本研究探讨了利用小波变换技术进行医学图像融合的方法与应用，旨在提高诊断效率和准确性。通过优化算法，增强图像对比度及细节展示，为医生提供更清晰的医疗影像参考依据。 我的毕业论文研究的是基于小波变换的医学图像融合程序。
     
  • 基于小波变换的遥感影像融合
    优质
    本研究探讨了利用小波变换技术对遥感影像进行高效融合的方法，旨在提高图像的空间分辨率和光谱信息丰富度，为环境监测、城市规划等领域提供技术支持。 遥感作为一种对地观测的综合性技术，在其出现和发展过程中满足了人们对自然界认识与探索的实际需求，并且具备其他技术手段所不具备的独特优势。MATLAB作为一款灵活实用的编程软件，已经在遥感图像处理领域得到广泛应用，通过它能够实现诸如图像增强、滤波及图像融合等操作，从而促进对遥感影像深入理解和广泛运用。本段落介绍了采用小波变换方法来整合高分辨率和多光谱影像，并对其结果进行了分析，展望了未来遥感图像融合技术的发展前景。
     
  • MATLAB中的小波变换与图像融合
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    本文章主要介绍在MATLAB环境下进行小波变换及其在图像融合技术上的应用。通过理论讲解和实例演示相结合的方式，帮助读者深入理解并掌握小波变换及图像融合的相关知识和技术。 本课程作业使用DCT变换和小波变换对全色光学图像与多光谱图像进行融合，生成同一张图像，并通过Matlab实现，可以直接运行。此项目具有较高的参考价值。