图像融合技术在多领域都挺有用的,是医学图像、卫星遥感这些领域,基本都离不开它。如果你正在找 MATLAB 实现的图像融合代码资源,下面这些内容会帮你。
,MATLAB 图像融合的实现方法挺适合入门的,里面了多常见的算法和实现。
如果你对 DCT 有兴趣,DCT 域多焦点图像融合的实现也不错,讲得挺详细。
还有,如果你搞医学图像,Matlab 下 CT 和 MR 图像融合的研究与实现也是个好资源,融合不同模式的医学图像有时会挑战。
我个人比较推荐小波变换相关的实现,例如基于小波变换的图像融合技术应用,它能提升图像融合效果,比较适合图像质量要求高的场合。
另外,如果你想尝试 PCA 或加权算法,可以看一下图像融合毕业设计 MATLAB 代码加权、PCA、IHS 算法详解。
,这些资源覆盖了不同算法和应用场景,给你了多选择。
如果你有自己喜欢的算法或实现,欢迎交流!
MATLAB图像融合算法实现合集
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基于HSI的图像融合算法,用起来还挺方便的,是个现成的Matlab函数文件,拿来就能跑。你只需要传两张图进去,它会自动帮你做HSI变换,再融合成一张效果还不错的图,适合做遥感图像或者多光谱图像的朋友。
HSI 模型的好处就是它更贴近人眼的感知,比如亮度和颜色信息分开,融合起来会更自然。这个方法就用了这点,先把图像从RGB转到HSI,融合完再转回去,流程也比较清晰。
代码方面也比较友好,函数结构简单,没有太多复杂依赖,新手看着也不头疼。你要是之前折腾过RGB到HSI的转换,基本一眼就能懂它怎么融合的。
想多了解一点的话,可以看看这个Matlab 实现图像 RGB 到 HSI 空间的转换,或者这篇
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MATLAB 的仿真也挺直观,能看出不同环境下定位误差的变化。不用你手动推公式,跑一遍模拟就知道什么滤波方法更靠谱。扩展卡尔曼滤波(EKF)适合非线性系统,无迹卡尔曼滤波(UKF)则更适合系统噪声比较复杂的场合,两个都值得一试。
还有个挺实用的点:文章讲了多源融合,比如Wi-Fi和蓝牙一起用,精度直接拉满。你可以结合三边定位、模型拟合这些方法,一步步叠
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local MI的优势就在于它能把图像中某一小块区域的信息差异算得比较细致,适合做多焦点图像融合。像你手头有两张焦点不同的图,左图清前景,右图清背景,这个方法就能自动拼出一个全清晰版本。
具体步骤其实也蛮规整的。先预图像,转灰度、归一化之类的。构建四叉树,图像分块逐层,这样一方面可以定位清晰区域,另一方面还能降低计算负担。第三步是重点,
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