小波变换相关函数在matlab中如何应用 小波分解和重构过程 小波变换在图像压缩、融合等方面的应用并用matlab来实现

介绍了使用基于 DCT 的演示程序进行图像融合。

一种基于DCT域局部能量的多聚焦图像融合算法

项目名：Image Filtering and Hybrid Images 简介：We will write an image convolution function (image filtering) and use it to create hybrid images! The technique was invented by Oliva, Torralba, and Schyns in 2006, and published in a paper at SIGGRAPH. High frequency image content tends to dominate perception but, at a distance, only low frequency (smooth) content is perceived. By blending high and low frequency content, we can create a hybrid image that is perceived differently at different distances.

利用non-subsampled contourlet transform(NSCT)对红外偏振与红外光强图像进行分解,得到源图像的低频子带和高频方向子带。通过对红外偏振和光强图像差异特征的分析,对低频选取局部能量和局部信息熵提取差异特征,然后利用模糊逻辑融合低频子带的不确定区域,利用特征差异驱动来融合低频子带的确定区域;对高频选取局部边缘信息保留量和局部方差提取差异特征,然后利用模糊逻辑融合高频方向子带的不确定区域,利用特征差异驱动来融合高频方向子带的确定区域。最后利用NSCT对高低频子带进行逆变换得到最后的融合图像。从而建立起基于模糊逻辑与特征差异驱动的红外偏振图像融合模型。实验仿真结果表明,该融合模型可融合源图像互补的差异特征,使其在目标识别和分类中具有一定的应用价值。

【图像融合】基于遗传算法的自适应多聚焦图像融合含Matlab源码

为了提高红外与可见光图像融合的性能，提供更好的视觉效果，本文提出了一种将离散平稳小波变换（DSWT）、离散余弦变换（DCT）和局部变换相结合的红外与可见光图像混合融合方法。空间频率 (LSF)。 所提出的方法具有三个关键处理步骤。 首先，采用DSWT将源图像的重要特征分解为一系列具有不同层次和空间频率的子图像。 其次，DCT用于根据不同频率的能量分离子图像的重要细节。 第三，LSF用于增强DCT系数的区域特征，对图像特征提取有帮助和有用。 一些常用的图像融合方法和评估指标被用来评估该方法的有效性。 实验表明，所提出的方法可以达到良好的融合效果，并且比其他传统的图像融合方法更有效。

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