该压缩包用于评估融合图像的各项指标对应于博客 《图像融合评估指标》 以及《红外和可见光图像融合文章整理》，具体细节可以参考以上博客，建议初次接触的朋友调试main_easy.m文件，想要批量测试不同融合算法的话可以调试mian.m文件。
2021-08-31 13:16:44
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使用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔对两幅原图像进行分解后融合。
低频部分，采用均值融合规则；高频部分，采用取最大值融合规则。
2021-08-28 18:12:35
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打开LoadImage文件，运行；
打开mdl文件，点击运行；
生成的ISE文件在add文件夹下面；
图片要在LoadImage里更改路径。详情见readme.txt；
每个函数都有详细的备注；
simulink中的mdl都是配置好的，直接运行即可。
2021-08-25 09:10:34
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先打开LoadImage文件，运行；打开mdl文件，点击运行；生成的ISE文件在add文件夹下面；图片要在LoadImage里更改路径。详情见readme.txt
每个函数都有详细的备注，simulink中的mdl都是配置好的，直接运行即可
2021-08-24 19:24:18
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为了进一步提高捕获图像细节的能力,提高运算效率,提出一种改进型NSST变换,采用冗余提升不可分离小波替换经典NSST中的非下采样金字塔分解.针对改进型NSST分解得到的不同子带,对低频子 带选用区域能量和融合规则,高频子带选用简化型PCNN融合规则,提出基于改进型NSST的图像融合方法.实验结果表明,所提出的方法在主观视觉评价和客观指标评价中具有很大优势.
2021-08-24 13:45:26
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使用潜在的低秩表示法进行红外和可见图像融合
吴小军* 使用潜在的低秩表示法进行红外和可见图像融合。
潜在的低排名表示
融合方法框架
抽象的
我们提出了一种基于潜在低秩表示（LatLRR）的新颖图像融合方法，该方法简单有效。
首先，通过LatLRR将源图像分解为低阶部分和显着部分。 全局结构信息由低阶部分保留，局部结构信息由显着性部分提取。
然后，将低阶部分通过加权平均策略融合，而显着部分则简单地通过求和策略融合。
最后，通过融合融合的低秩部分和融合的显着性部分获得融合的图像。
源代码
1 Fusion_latlrr.m -----我们的方法
2 latlent_lrr.m -------潜在的低秩表示方法
潜在LRR
Thr Latent LRR方法由Liu Guangcan Liu在2011年提出。
“ Liu G，Yan S.用于子空间分割和特征提取的潜在低秩表示[C]国际
2021-08-17 10:56:44
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