二、部分源代码
三、运行结果
四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
【图像融合】基于matalb四叉树的加权聚焦多聚焦图像融合【含Matlab源码 1818期】
原创佛怒火莲 博主文章分类：matlab完整代码 ©著作权
文章标签 matlab matlab图像处理 参考文献 图像融合 文章分类 代码人生
©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者佛怒火莲的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任
提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到
评论
发布评论
相关文章
-
【图像融合】基于matlab小波变换全聚焦图像融合【含Matlab源码 1372期】
一、简介1974年，法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念，1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来。小波分析的应用领域十分广泛，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图像处理方面的图像压缩、分类、识别与诊断，去噪声等。本章将着重阐述小波在图像中的应用分析。1 小波变换原理小波分析是一个比较难的
matlab 小波分析 小波变换 图像压缩 matlab图像处理 -
【图像融合】基于matlab加权平均法图像融合【含Matlab源码 722期】
一、简介基于matlab加权图像融合二、源代码clearg_R=0;g_G=0;g_B=0;h_R=0;h_G=0;h_B=0;fenzi_R=0;fenzi_G=0;fenzi_B=0;fenmu_up_R=0;fenmu_up_G=0;fenmu_up_B=0;fenmu_low_R=0;fenmu_low_G=0;fenmu_low_B=0;tableR=[];tableG=[];tableB=[];up=imread('high.jpg');
matlab图像处理 参考文献 图像融合 图形用户界面 实例分析 -
【图像融合】基于matlab IHS图像融合【含Matlab源码 724期】
一、简介IHS图像融合方法千千万，我的只是其中一种！小白
matlab 计算机视觉 开发语言 matlab图像处理 图像融合 -
【图像融合】基于matlab GUI图像融合【含Matlab源码 2183期】
1 前言图像融合是将不同传感器所获得的多个图像根据某种算法进行融合处理,取长补短,使一
matlab 图像处理 计算机视觉 小波变换 图像融合 -
【图像融合】基于matlab DCT域多焦点图像融合【含Matlab源码 1973期】
在图像融合过程中,最主要的就是如何提取低高频系数以及低高频系数的融合准则。基于
matlab 图像处理 计算机视觉 图像融合 权重 -
【图像融合】基于matlab稀疏表示多光谱图像融合【含Matlab源码 1301期】
一、稀疏表示简介1 稀疏表示理论稀疏表示用较少的基本的线性组合来表达大部分或者全部的原始。经稀疏表示后, 如果越稀疏那么重构后的精度越高。设x∈Rn为待处理, D∈Rn×m为字典, 则x可以表示为:式中:Θ∈Rm, Θ= (θ1, θ2…, θm) 为稀疏系数;D (nm) 为过完备字典。加入稀疏性约束后, 式 (1) 可由式 (2) 得到:式中‖·‖0表示l0范数, 它表示Θ中非0元素的个数。式 (2) 的精确稀疏表示通常不能满足, 其逼近形式可以描述为:式中v∈Rn
matlab 算法 稀疏表示 matlab图像处理 多光谱图像 -
【图像融合】基于matlab导向滤波图像融合【含Matlab源码 1959期】
获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【图像融合】基于matlab导噪
matlab 计算机视觉 图像处理 图像融合 双边滤波
