拉普拉斯图像融合算法

图像融合的代码，可实现权重函数融合等简单图像融合 图像融合的代码，可实现权重函数融合等简单图像融合 图像融合的代码，可实现权重函数融合等简单图像融合 图像融合的代码，可实现权重函数融合等简单图像融合

针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于 DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数 特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为 融合准则,突出和增强了

图像融合算法

用MATLAB实现两幅图像的融合的源程序。xercise1:为基于小波变化与局部能量的图像融合方法 exercise2:为基于自适应算法的图像融合算法 myfunction1~myfunction5:为性能指标评价函数

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法.首先,对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST),得到相应的低频和高频分量.然后,分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM 模型对低频、高频分量进行融合.最后,对融合得到的高低频分量进行NSST 逆变换得到最终的融合图像，与其他几种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的融合图像目标突出,背景信息丰富,且在图像清晰度、对比度、信息熵等方面均有优势.

图像融合算法实现源代码很（加权平均，小波变换，controlet变换等）

OpenCV实现IHS简单图像融合文件中包括设计实验的整个流程介绍和实验环境的搭建，可以作为opencv+vs2013在window7x64操作系统上的入门参考资料；本资料主要含有IHS变换基本数据融合算法的实现代码和实验图像数据，此外还包含参考的两篇论文资料，是图像处理入门实践的基础。

针对红外与可见光图像融合， 提出了一种基于 NSCT 的图像融合方法。首先对图像进行 NSCT 分解;然后对分 解后的子带系数采用基于区域能量匹配度的融合规则分别进行融合:对于低频子带， 使用区域能量和方差构造决策 值， 并使用决策值选大与加权平均相结合的方法进行融合， 对于高频子带的最高层采用像素绝对值选大法进行图像 融合， 对于高频子带的其他层， 采用基于区域能量匹配度的区域方差选大的融合规则进行融合;最后使用 NSCT 逆变 换对融合后的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明， 该融合算法可以获得更多的细节信息， 并且获得较理想 的融合图像。

红外与可见光图像融合，自己在做项目的过程中费了不少时间整理的对比用的算法，基本都是近五年内以英文论文发表的新算法。包含Matlab代码和原英文论文。STO对应2016论文3，参考https://blog.csdn.net/shitao99/article/details/85214279