基于MATLAB的图像融合评估指标

这是一个基于Matlab实现的QABF融合评价程序，用于客观评估图像融合的性能，灵感来源于C.S.Xydeas和V.Petrovic的研究成果。

在Matlab环境中，利用小波变换进行图像融合的代码集成了图片和GUI界面，操作简便。随着技术的进步，这一技术正逐步成为图像处理中不可或缺的一部分。

详细介绍了MATLAB程序实现图像融合的多种方法，内容简洁清晰，易于理解，为读者提供实用帮助。

最近我完成了一个基于小波变换的图像融合项目，使用了简洁的Matlab代码。这项技术结合了数字图像处理的基础理论，参考了《Matlab数字图像处理》这本书。希望这份代码能为您提供一些帮助！

该项目提供了一种利用奇异值分解来评估图形和数值图像质量的方法。

这段视频分享了基于PCNN的红外光强与偏振图像融合技术，附有Matlab完整代码，包括主函数main.m及相关调用函数，适合Matlab 2019b版本，操作简便，结果可靠。运行前需将所有文件置于Matlab当前文件夹，通过简单的点击运行main.m文件即可获得预期结果。若有疑问或需要进一步咨询，可联系博主获取更多服务，包括代码定制、仿真咨询以及科研合作。

探讨了利用DDCT和PCA进行图像融合的方法，并在Matlab环境下进行了实际开发演示。参考文献包括VPS Naidu在《Journal of Optics》2014年3月发表的文章《Hybrid DDCT-PCA base multi sensor image fusion》，详细分析了该算法的应用与优势。

在本实训项目“Tableau实训一-教育网站指标评估”中，我们将重点探讨如何利用Tableau这一强大的数据可视化工具来分析教育网站的关键性能指标。Tableau是数据分析师和业务智能专家常用的工具，它能帮助我们快速理解大量复杂数据，并通过可视化的方式呈现出来，以便进行深入的洞察和决策支持。 我们需要理解教育网站的评估指标。这些指标可能包括但不限于用户访问量（如日活跃用户数DAU、月活跃用户数MAU）、页面浏览量（PV）、用户停留时间、跳出率、转化率（如注册用户数、付费用户数与总访问量的比例）等。通过这些指标，我们可以了解网站的受欢迎程度、用户参与度以及业务转化效果。 接下来，我们会在Tabl

这个文件夹包含了三篇论文的代码：1. Vijayarajan R＆Muttan S的《基于离散小波变换的医学图像平均主成分平均融合》，发表于《国际电子和通讯杂志-AEU》；2. Vijayarajan R＆Muttan S的《基于模糊C均值聚类的主成分平均融合》，发表于《国际模糊系统杂志》；3. Vijayarajan R和Muttan S的《医学图像融合平均的迭代块级主成分》，发表于《国际光与电子光学杂志》。主文件为main.m，是融合方法的关键代码。数据集来自哈佛医学院的AANLIB，使用了DWT-PCA和基于FCM的平均主成分融合方法。