基于Matlab的小波变换全聚焦图像融合

最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布
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本文介绍了如何使用Matlab进行小波变换全聚焦图像融合，通过融合不同焦距下的图像，创建具有更好清晰度和深度范围的全聚焦图像。过程包括图像导入、二维小波分解、融合操作及小波反变换。完整源代码提供。

基于Matlab的小波变换全聚焦图像融合

小波变换全聚焦图像融合是一种有效的图像处理技术，用于合成具有更好清晰度和更广深度范围的全聚焦图像。本文将介绍如何使用Matlab实现小波变换全聚焦图像融合，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入需要处理的图像。假设我们有两幅图像image1和image2，它们是同一场景的两张不同焦距下的图像。我们的目标是通过小波变换将这两幅图像融合成一幅全聚焦图像。

image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');
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图像融合基于matlab小波变换全聚焦图像融合【含Matlab源码 1372期】.zip
11-05
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小波变换多聚焦图像融合技术实现
weixin_35307279的博客
05-09 945
小波变换是一种时频分析方法，它能够在时间域和频率域同时分析信号。与傅里叶变换相比，小波变换的一个显著优势是可以获取信号在不同尺度上的局部特征。小波变换的核心在于使用一系列的小波函数去逼近信号，每个小波函数都是通过母小波函数进行尺度变换和平移变换得到的。与传统的傅里叶变换不同，小波变换通过对信号的不同区域使用不同长度和频率的窗口来分析数据，这一特性使得它非常适合于处理非平稳信号，比如图像。
小波变换实现图像融合 & 原理 代码
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Python+OpenCV基于小波变换的图像融合
~沐春风~的博客
12-07 1万+
此次导师给安排的任务是将下面两幅图像融合成一幅清晰的图像，根据图像可以看出第一幅图像左清晰右模糊，第二幅图像相反，通过图像融合将两幅图像融合为一幅左右都清晰的图像。 代码如下： import numpy as np import cv2 as cv def fangcha(img): row=img.shape[0] col=img.shape[1] varImg=n...
MATLAB小波图像融合处理
m0_59833680的博客
08-22 4892
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【图像融合】基于小波变换全聚焦图像融合matlab代码
qq_59747472的博客
01-10 1614
1 简介 为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法. 对二维图像进行J层的小波分解，可得3J+1个不同的频带...
【图像处理】基于MATLAB的小波变换全聚焦图像融合
Fanjufei的博客
04-21 910
我们首先读入多张对焦不同的图片，并对每张图片进行3层小波变换。然后，我们对每个频带进行加权融合，得到最终的全聚焦图像。在具体实现时，我们可以调节不同频带的权重，以得到最佳的融合效果。在MATLAB中，我们可以使用小波变换方法实现全聚焦图像融合。其基本思路是将多张对焦不同的图片进行小波变换，然后对每张图片的不同频带进行加权融合，最终得到全聚焦图像。需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的小波基函数和小波变换层数，并且可能需要对不同频带的权重进行调整以达到更好的效果。
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MATLAB 探索轴承动力学：从故障建模到数据模拟
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2508_94202330的博客
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MATLAB轴承动力学代码（正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障），根据滚动轴承故障机理建模（含数学方程建立和公式推导）并在MATLAB中采用ODE45进行数值计算。可模拟不同轴承故障类型，输出时域波形、相图、轴心轨迹、频谱图、包络谱图、滚道接触力，根据模拟数据后续可在此基础上继续开展故障诊断和剩余寿命预测。在机械工程领域，轴承的健康状态监测至关重要。通过 MATLAB 对轴承动力学进行模拟，我们能够深入了解不同故障类型下轴承的运行特性，为后续的故障诊断和剩余寿命预测打下基础。
基于时间注意力机制的BiLSTM网络(TPA-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
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本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时间注意力机制(TPA)的时间序列预测模型TPA-BiLSTM。该模型通过BiLSTM层提取双向时序特征，再利用时间注意力机制自动学习各时间步的重要性权重，最后通过全连接层实现预测。实验采用Matlab2024b环境，核心程序包含数据归一化、模型训练和预测等步骤。结果显示，该模型在训练集和测试集上均能有效拟合实际值，平均绝对误差分别为err1和err2。理论分析表明，BiLSTM可同时捕捉过去和未来信息，而时间注意力机制通过计算能量值和softmax归一
MATLAB二维绘图教程：plot()函数全解析（线条样式/颜色/标记/坐标轴设置）
2501_93482651的博客
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plot()plot(x, y, '参数组合')参数分为三类：线条样式、颜色、标记点，可组合使用（如'r--o'表示红色虚线+圆形标记）。% 示例4：正弦（绿色点线+正方形标记）、余弦（黑色点划线+三角标记）hold on;% 保留当前画布，继续绘制下一条曲线hold off;% 关闭hold，恢复默认hold on是绘制多条自定义样式曲线的核心，否则新曲线会覆盖原有曲线。MATLABplot()基础绘图：通过plot(x,y)绘制单/多条曲线；
小波变换多聚焦图像融合算法Matlab仿真源码
资源摘要信息:"基于小波变换的多聚焦图像融合算法是一种图像处理技术，其主要目的是解决不同焦点的图像融合问题。小波变换是这种算法的核心工具，它能够有效地对图像进行多尺度的分析，提取图像的局部特征，这对于...
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