橙味苏打水-CSDN博客

原创【MATLAB图像融合】[19]手算--拉普拉斯金字塔的一些解释

引言需要代码和之前知识的链接在这里：①高斯金字塔②拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种无损可逆的分解方法，它不具备方向性、稀疏性、平移不变性等你能想到的几乎任何特性，但它仍然是一种非常重要的思想和方法，此前给出过它的定义以及分解还原过程，但该过程是用代码描述，不够直观，较难理解，因此本文结合举例分析将这个知识点再次描述一遍，为接下来的非下采样拉普拉斯金字塔做铺垫知识。为了减小规模，本文的举例全部基于4*4矩阵，比较直观。一、高斯金字塔高斯金字塔的构成只有两个步骤：①、高斯滤波②、下采样高斯

2021-07-02 18:14:39 1867 1

原创【MATLAB图像融合】[18]双通道PCNN模型实现图像融合

引言简单回顾一下以往的单通道PCNN模型，原理与实现步骤：13、单通道PCNN原理14、单通道PCNN融合代码实现双通道PCNN其原理与单通道其实类似，我们在使用单通道PCNN进行图像融合时，需要对两幅图像分别进行PCNN的点火，得到点火图之后通常根据极大值原则便确立融合决策图。此时我们的PCNN模型需要独立运行两次–PCNN本身就是迭代计算的，所以运行2次会产生较大的计算开销，这是第一点。第二点就是两个PCNN各自点各自的火，耦合性质只体现在每幅图像内部像素点之间，而图像之间并不存在耦合性。说了

2021-07-01 18:07:28 3324 9

原创【MATLAB图像融合】[17]使用奇异值分解实现图像融合的尝试

探讨使用奇异值分解实现图像融合思路及实现引言：奇异值分解类似一个黑匣子，我们知道它的运算以及得到奇异值矩阵之后的使用，但是难以解释为什么奇异值可以代表矩阵（图像）的某些特征。奇异值分解在计算机视觉领域最初被使用在图像压缩之中，人们发现经过分解后的奇异值，其前k个奇异值总是包含最多的信息，如下：下面用MATLAB演示一下压缩实现：clc;clear;A=imread('06_3.jpg');A=double(A);[u,s,v]=svd(A);vv=v';[m,n]=size(A);u

2021-06-25 23:35:47 953

原创【MATLAB图像融合】[16]按类别常用图像融合评价方案的代码

对于融合图像，其评价指标可以按如下划分为三类1 基于无参考的统计特征2 基于有参考的理想（目标）图像3 基于有参考的源图像对于每大类，选取几个典型算法进行代码分享。一、基于无参考的统计特征1 平均梯度算法function outval=ftidu(img) A=double(img); [r,c]=size(A); [dzdx,dzdy]=gradient(A); %分别求X的梯度和Y的梯度 s=sqrt((dzdx.^2

2020-12-07 21:46:51 2740 4

原创【MATLAB图像融合】[15]一个自适应PCNN的DEMO详解

出处: Qu Xiao-Bo <qxb_xmu [at] yahoo.com.cn> Aug.28,2008先上代码，依然来自屈小波教授：A=imread('1.jpg');B=imread('2.jpg');im=imread('1.jpg');im1=imread('2.jpg');im=double(im);im1=double(im1);[p,q]=size(im);link_arrange=5;np=20;F_NA=Normalized(im);

2020-11-05 13:25:07 1646

原创【MATLAB图像融合】[14]PCNN脉冲耦合神经网络代码分享

本代码转自厦门大学屈小波教授15年的DEMO代码。% Demo for PCNN in image processing% ---------% Author: Qu Xiao-Bo <qxb_xmu [at] yahoo.com.cn> Aug.28,2008% Postal address:% Rom 509, Scientific Research Building # 2,Haiyun Campus, Xiamen University,Xiam

2020-09-11 11:02:34 2343 6

原创【MATLAB图像融合】[13]PCNN脉冲耦合神经网络基本原理

→这是一篇学习笔记。→但考虑要发出来，还是排版了，请放心食用。PCNN在图像融合中应用广泛1、脉冲耦合的神经元之间有有耦合和无耦合两种形式。，有耦合的神经元之间存在能量传播，产生同步脉冲发放，从而将输入相似的神经元在同一时刻点火。3、脉冲神经网络–第三代人工神经网络。4、PCNN是由多个PCNN神经元构成的单层反馈型网络，因此适合实时的图像处理环境，每个神经元由三个部分组成：接受部分、调制部分、脉冲产生部分。5、PCNN神经元的个数和像素的个数相同，它们是一一对应的。且神经元的外部刺激等于图像的

2020-09-10 21:22:36 5389 4

原创【MATLAB图像融合】[12]canny边缘检测简易版

Canny简介1、分别计算x,y两个方向的梯度值。2、由梯度值可以计算出幅值和梯度方向。3、幅值是梯度的强度，通过梯度方向可以抑制非极大幅值。4、设置2个阈值。高于高阈值的幅值点，其像素值置为255，低于低阈值的幅值点，该点像素值赋0；而介于两值之间的幅值，检测其是否连通，若连通赋值255，反之赋值0。5、输出边缘图像。代码分享function re=canny(x,min,max) [m,n]=size(x); GX=zeros(m,n); GY=zeros(m,n);

2020-09-06 13:30:07 633

原创【MATLAB图像融合】[11]小波变换在图像融合的简单应用

简述如果将图像理解为信号，那么图像就可以有时域和频域。小波变换的目的就是将图像从时域变换到频域，变换之后的图像具备某些鲜明的特点可以用于图像融合。这就是小波变换最简单的运用原理。小波分解和小波重构function wave=wtfusion(x1,x2,N,2name)x1=double(x1);x2=double(x2);[C1,S1]=wavedec2(x1,N,2name); %wname

2020-09-02 15:28:16 4515 1

原创【MATLAB图像融合】[10]直方图匹配法的IHS变换图像融合

基于文章【9】的步进方法这是使用直接替换法所产生的融合图像，发现融合图像的亮度好像不太正常，这是因为不同的传感器具有不同的感光/等的传感特性差异。这些差异隐藏在图像当中，人眼看不出来这样的特性，但是当对它们进行处理之后，问题就会暴露出来。所以在这一章中，需要使用直方图匹配法和IHS变换的方法做一个衔接。先放出实验的结果吧：直方图匹配

2020-08-03 21:24:58 2401 4

原创【MATLAB图像融合】[9]IHS变换图像融合

IHS空间变换解决全色锐化什么是全色锐化？我们知道，使用不同类型的图像传感器，可以得到不同类型的图像。这里两个种类包含在其中：全色图像，多光谱图像。全色图像，是遥感器获取整个可见光波区（一般定义在0.4μ—0.7μ间）的黑白影像称全色影像。多光谱图像是指包含很多带的图像，有时只有3个带(彩色图像就是一个例子)但有时要多得多，甚至上百个。本文讨论的是3通道情况。每个带是一幅灰度图像，它表示根据用来产生该带的传感器的敏感度得到的场景亮度。全色锐化就是指用多光谱图像的多光谱信息给全色图像“上色”，形成具有多

2020-08-03 12:26:03 7227 10

原创【MATLAB图像融合】[8] 基于拉普拉斯金字塔的融合（LPT）

一、高斯-拉普拉斯金字塔简介第6节的内容是高斯金字塔，拉普拉斯金字塔还称为高斯-拉普拉斯金字塔。是因为它的生成方式如下： ①、生成高斯金字塔。 ②、依次用高斯金字塔的k层减去k+1层。 &nbsp

2020-07-25 19:34:15 9592 15

原创【MATLAB图像融合】[7] 区域能量算法

能量计算能量算法，顾名思义就是计算一幅图像或是一个像素区域的能量。能量对于图像而言就是灰度值，灰度值越高能量就越大对应的像素点就是“更白”。在8位的灰度图中，0代表黑色，255代表白色。通俗地讲，能量计算就是计算图像的灰度值。最常用的方法，如果计算一整个图像的能量，那么就将每一个像素点的灰度值拿出来平方，然后把它们加起来。如果计算一个区域

2020-07-25 10:44:19 7954 11

原创【MATLAB图像融合】[6]高斯图像金字塔

高斯图像金字塔有没有使用过PS软件的小伙伴呀，里面有一项模糊的功能就叫做高斯模糊，用高斯模糊就可以生成‘马赛克’区域。本次要实现的高斯金字塔的原理就和PS的高斯模糊原理是相同的。原理在高斯金字塔中，最重要的就是高斯核。我们需要使用高斯核对原图像做卷积处理。在这之后，进行一次原图大小二分之一的下采样，这样就生成了一层高斯图像。高层的高斯图

2020-07-24 10:13:53 4367 4

原创【MATLAB图像融合】[5]图像插值算法:二次/三次插值

双线性插值插值的使用是很重要的，在MATLAB中有默认的imresize函数可以实现各种常用的插值算法。在图像融合的一些处理中需要用到上/下采样，此时合理运用插值算法可以达成中间步骤。作为经典的插值算法，双线性易于实现，原理简单.思路通过映射的方法，找

2020-07-23 21:17:22 5222 2

原创【MATLAB图像融合】[4] 基于变换域的图像融合方法

写在前面：相信大家看过许多图像融合的论文和方法了，一些基本概念大家也都耳熟能详。但这里还是提出一些我自己的观点和总结，欢迎一起讨论，学习。图像融合现有分类目前图像融合可按层次划分：像素级图像融合，特征级图像融合，决策级图像融合；像素级图像融合：融合操作

2020-07-22 20:38:29 4029 2

原创【MATLAB图像融合】[3]像素极大/小值选择及函数的调用

像素极大/小值选择原理同上一篇文章一样，原理都是对像素进行操作。稍有不同的是，这次的策略是替换，而不是配权。首先读入两张图像，遍历所有的像素值；比较像素值的大小，选择大的或小的一方存入第三个矩阵当中；对所有像素都比较过后，生成的新矩阵就是我们所需要的融合图像了。MATLAB实现文件1，“主函数”。clear;clc;x1=imread('gcoffe1.tif');x2=imread('gcoffe2.tif

2020-07-20 20:12:45 2186 2

原创【MATLAB图像融合】[2]像素加权融合及图像融合的主观性

一、像素加权融合原理在上一篇文章中提过，在MATLAB中，图像会以矩阵的形式读入、存入程序，对像素级的操作就是对矩阵中每个元素的操作。因此，如果想实现带权的操作，那么对像素点赋予权值，然后再对像素点进行计算就可以了。MATLAB实现clear;clc;x1=imread('coffe1.tif');x2=imread('coffe2.tif');x1=rgb2gray(x1); %rgb2g

2020-07-20 12:08:35 6366 5

原创【MATLAB图像融合】[1]一个图像融合实例

像素的加法融合原理对于一张数字图像，它在计算机中的存储是这样的：我们可以将这个存储当做一个二维的矩阵、进一步地，视为二维数组来进行处理。可以想到：如果我们的目的是完成对两张图片的融合，最简单的方法就是把每一个像素点加起来。于是利用imadd函数，我们可以实现这个操作：MATLAB实现clear;clc; %

2020-07-19 11:48:35 12527 9

原创【MATLAB图像融合】MATLAB图像融合的开始

前言接触CSDN一段时间了，在这里得到了非常多的知识和经验，不禁也想分享一些自己的学习心得。在接下来一段时间内，我将学习图像融合领域的知识，结合前辈们留下的经验和代码，以及课本、论文的学习，分享出我的学习步骤，和大家一起进步。作为计算机菜鸟，还请大家多多指正，谢谢！图像融合简介：一、数字图像：计算机能够处理的数字图像，可以基础地分为两

2020-07-17 21:10:16 2367 1

suda5395的博客