高光谱图像和全色谱图像融合

基于 STM32 的新型激光测距控制系统的设计 基于 STM32 的新型激光测距控制系统的设计 闵小 （陕西理工大学（物理与电信工程学院）电子专业1502班，陕西 汉中 723003） 指导老师：韩团军 [摘要] 设计了一种基于STM32的摄像头与DT50激光传感器联合控制的精确距离测量系统。该系统基于DT50 的数字显示界面，通过图像处理技术对摄像头的图像进行检测、匹配与识别，实现了一般控制系统关于距离的零误差测量。经实际测试，该系统具有测量精度高，性能稳定，实时性强等特点，具有很高的使用价值和推广价值。 [关键词] 测距控制； DT50； CMOS 摄像头；图像分割与识别； STM32

稀疏表示图像matlab代码多焦点图像融合 这是论文“空间域中基于稀疏表示的多焦点图像融合”的matlab代码 该方法主要包括以下两个步骤： （1）使用稀疏表示（最大L1规则）获得初始决策图 （2）考虑到聚焦区域的一致性，我们使用形态学滤波得到融合的最终决策图。 如果您有任何疑问，请随时与我联系：

用DCT变换和小波变换对全色光学图像和多光谱图像进行融合，生成同一图像。 数字图像处理的课程作业，由matlab完成，可直接运行。有很大的参考价值。

针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进拉普拉斯能量和作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,与传统融合方法相比,该方法避免了图像失真,达到了良好的图像融合效果。

IHS图像融合算法程序实现 MATLAB程序

这是两个算法的matlab程序，并附有融合图片，直接可以运行，可以用做本科毕业设计。

曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力。将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现。因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果。对多聚焦图像进行了实验,采用均方误差、偏差指数和相关系数对融合结果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较,实验结果表明该方法除分解2层时与小波性能相当,取其他分解层数时均获得更好的融合效果。

此软件版本包含论文中描述的算法的实现： BK Shreyamsha Kumar，“使用交叉双边滤波器基于像素重要性的图像融合”，信号、图像和视频处理，第 1-12 页，2013 年。(doi:10.1007/s11760-013-0556-9) 使用从使用交叉双边滤波器从源图像中提取的细节图像计算出的权重（边缘强度），通过加权平均融合源图像。 从下载原始手稿 http://link.springer.com/article/10.1007/s11760-013-0556-9 或者 http://dx.doi.org/10.1007/s11760-013-0556-9 从出版物链接中的https://sites.google.com/view/shreyamsha下载手稿草稿。

此软件版本包含论文中描述的算法的实现： BK Shreyamsha Kumar，“使用离散余弦谐波小波变换基于像素意义的多焦点和多光谱图像融合”，信号、图像和视频处理，2012 年。（doi：10.1007/s11760-012-0361-x） 从http://link.springer.com/article/10.1007/s11760-012-0361-x下载原稿 从出版物链接中的https://sites.google.com/view/shreyamsha下载手稿草稿。