基于matlab的融合的医学图片，pet 和ct

关于多源遥感图像融合方法研究毕业论文，后面附matlab代码

数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。本文首先介绍了数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述了图像融合的规则、方法和步骤。并给出了三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。 关

基于matlab的小波变换遥感图像融合的文档，适合遥感方面的人员阅读。

1.基于vue图像融合系统 2.方便快捷的进行图像融合

传统的图像融合算法多有计算复杂程度高、不能有效提取图像纹理等不足，为了弥补以上传统算法，提出了一种基于孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network，Siamese CNN）的图像融合方法.首先，用孪生卷积神经网络生成一个权重图，该权重图包含了来自两个待融合图像的全部像素信息.然后，用图像金字塔对像素以多尺度的方式进行融合，并且采用了局部相似性策略自适应调整分解系数的融合模式.最后，和现存的几种图像融合的方法进行了对比.实验证明，该方法有较好的融合效果，具有一定的可实用性.

使用深度学习框架的红外和可见图像融合 ，吴晓军*，约瑟夫·基特勒国际模式识别大会2018 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见图像融合[C] //模式识别（ICPR），2018年第24届国际会议。 IEEE，2018：2705-2710。 要求 您将需要以下工具来运行此代码： 如果您对此代码有任何疑问，请随时与我联系（ ， ） 融合方法 融合详细内容 多层融合策略 质量指标-Nabf Nabf-'BK Shreyamsha Kumar。 使用离散余弦谐波小波变换基于像素重要性的多焦点和多光谱图像融合。 信号，图像和视频处理，2012年。” 火炬版 仅供参考 https://github.com/GrimReaperSam/imagefusion_pytorch 引文 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见

针对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的融合问题,设计了一种基于区域能量的多聚集图像融合算法。该算法利用金字塔变换得到图像的多分辨序列,采用基于区域能量的融合方法,在图像的相应层次序列的各级金字塔图像上进行融合,以获取最终的融合图像。从目视效果来看,采用本文算法进行图像融合,能够将两幅多聚焦图像融合成一幅比较清晰的单一聚焦图像。实验结果表明,本文算法与同类其它算法相比较,熵提高了0.01%～4.4%,交叉熵降低了52.93%～95.77%,互信息提高了3.13%～26.55%。

FMI 计算特征互信息 (FMI)，融合算法的非参考性能指标，提出于： MBA Haghighat、A. Aghagolzadeh、H. Seyedarabi，“基于图像特征互信息的非参考图像融合度量”，计算机与电气工程，卷。 37号5，第 744-756 页，2011 年 9 月。 http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2011.07.012 此代码是 FAST-FMI 的实现，呈现在： M. Haghighat，MA Razian，“快速FMI：非参考图像融合指标”，第八届国际信息和通信技术应用会议（AICT），2014年第1-3页。 http://dx.doi.org/10.1109/ICAICT.2014.7036000

基于相似度理论的区域划分图像融合技术在异质传感器图像融合方面取得了较好的研究进展，但传统相似度参数不能真正反映图像在结构方面的相似度信息。使用反映图像细节结构信息的小波相似度替代传统的相关系数相似度，并使用反映人类视觉的对比度敏感函数对不同尺度的小波系数进行加权，利用加权相似度对待融合图像进行冗余与互补划分。实验结果表明，该方法能够进一步衡量图像间的结构相似度，取得了优于传统相似度参数的融合效果。