图像融合是进行目标检测和识别的重要技术之一, 广泛应用于军事、计算机视觉、医学以及其他领域。 文章探讨基于多分辨率分解的像素级图像融合方法的设计, 重点研究基于小波变换的融合算法的实现, 经仿真 取得较好的效果。

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基于MATLAB的图像融合。带界面，多个方法，有评价指标。matlab，需要具备一定编程基础。

图像融合是图像处理中的一个重要内容,常用的小波图像融合主要是基于像素级融合,这种方法容易失去局部特征相关性较强的特性,融合后会出现局部斑点现象。该文应用二维 EMD方法在像素级也进行了讨论,并且针对 EMD分解的特殊性,提出了一种用二维 EMD( two-dimensional EMD)进行图像融合的方法,采用对 IMF( intrinsic model function)分量在对应频率段上进行线性加权融合,提出了几种常用计算加权系数的方法。通过实验分析和性能评价表明,基于二维 EMD的图像融合较小波图像

基于 PCA 的图像融合演示

【图像融合】基于拉普拉斯金字塔+小波变换图像融合matlab源码含GUI.md

采用尺度不变特征变换（SIFT）进行图像匹配和拼接。基于 SIFT 点特征的图像配准过程包括特征提取、特征描述、特征匹配、求解变换模型参数以及图像变换配准。

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图像加法 1.使用Numpy加法 运算方式：结果=图像1+图像2 原理：图像数据格式为unit8 8位二进制表示范围是0到255。 二进制相加 1.不超过255的，如100+58=158 2.两数相加可能超过255，超过255的取模运算 如255+58=（255+58)%5=58 2.使用opencv加法 方法：结果=cv2.add(图像1，图像2） 饱和运算： 1.如果 两数相加小于255，100+58=158 2.两数相加可能超过255，值取255.255+58=255 算法比较 注意参与运算的两个图比较大小 格式一样。程序无法对不同尺寸和格式（如PNG，JPG）进行运算。 imp

自己编写的基于小波变换的图像融合程序，有利于对小波变换的理解