很好的小波变换代码 可对图像进行融合 复原 增强等操作 经调试完全可以运行

面向图像分类的SAR与可见光图像融合

基于python 实现的 IHS 图像融合算法（矩阵相乘的方式实现）。整个算法计算过程比较简单。若有提及应该是在直方图匹配这一块。 直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。 [1] 即将某幅影像或某一区域的直方图匹配到另一幅影像上。使两幅影像的色调保持一致。可以在单波段影像直方图之间进行匹配，也可以对多波段影像进行同时匹配。两幅图像比对前，通常要使其直方图形式一致。

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用于图像融合，六幅图像包括红外与噪声及烟雾遮挡

主要为大家详细介绍了python实现泊松图像融合，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

基于MATLAB多源遥感图像融合及效果评价。融合方法有加权融合、基于IHS变换融合、基于主分量变换融合和基于小波变换融合。

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介绍了传统的拉普拉斯变换存在的缺点以及改进的拉普拉斯变换的基本原理和重构方法,分析了新的重构算法能够在重构时抑制噪声的特点。提出了在图像融合过程中会引入噪声的问题,并通过实验分析了图像融合过程中引入的噪声情况。使用新的重构算法能够在图像重构过程中,而不是在系数处理过程中,有效抑制融合噪声。给出了基于改进的拉普拉斯变换方法进行图像融合的基本架构,并对变换系数的设置与融合过程的处理进行了详细的介绍。仿真实验的主客观性能比较表明,基于改进的拉普拉斯变换的图像融合方法比其它几种基于金字塔变换的融合效果要好得多。

Gram-Schmidt是一种光谱锐化方法 本文查阅相关文献对该方法在图像融合方面做了全面详尽的介绍！