基于MATLAB的DCT域多焦点图像融合

最新推荐文章于 2025-06-08 22:40:43 发布
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文章标签： matlab 计算机视觉 算法
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本文介绍了如何使用MATLAB进行DCT域的多焦点图像融合。通过图像预处理、DCT变换、DCT系数加权平均融合及逆DCT变换，最终生成高质量的融合图像。这种方法为图像处理提供了一种基础的融合技术，但可能需要针对复杂场景优化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

图像融合是将多幅图像合并成一幅具有更好视觉效果和更多信息的图像的过程。在本文中，我们将介绍一种基于MATLAB的DCT（离散余弦变换）域多焦点图像融合方法。通过利用DCT域的特性，我们可以有效地融合具有不同焦点的图像，并产生高质量的融合结果。

DCT域图像融合的基本思想是将输入图像转换到DCT域，并对其系数进行融合处理。以下是基于MATLAB的DCT域多焦点图像融合的详细步骤：

  1. 读取输入图像：首先，我们需要读取多幅具有不同焦点的图像。假设我们有两幅输入图像，分别为"image1.jpg"和"image2.jpg"。

  2. 图像预处理：在进行DCT域融合之前，我们需要对输入图像进行预处理。预处理步骤包括图像灰度化、调整图像大小等。可以使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数来完成这些操作。

  3. DCT变换：对预处理后的图像进行DCT变换。MATLAB中的dct2函数可以用来计算二维DCT变换。

image1 = imread('image1.jpg'
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基于Matlab的小波变换多焦点图像融合
2301_79331230的博客
09-10 83
在图像融合领域，小波变换被广泛应用于多焦点图像融合，即将具有不同焦点的多幅图像融合成一幅清晰的图像。本文将介绍如何使用Matlab实现小波变换多焦点图像融合，并提供相应的源代码。你可以根据自己的需要选择不同的小波基函数和融合策略，以达到更好的融合效果。接下来，我们对低频分量进行简单的平均融合，对高频分量进行幅度最大值融合和相位平均融合。假设我们有两幅具有不同焦点的图像，分别为图像A和图像B。我们将使用小波变换将这两幅图像融合为一幅清晰的图像。函数对融合后的系数进行逆小波变换，得到最终的融合图像。
【图像融合】基于DCT域实现多焦点图像融合含Matlab源码
qq_59747472的博客
07-11 254
在诸如无线视觉传感器网络（wireless visual sensor networks, WVSN）中，多个空间位置相邻的传感摄像头监测同一场景时将获得多幅图像或多个视频序列，但这些图像和视频数据往往存在大量重叠和冗余. 另外，由于传感摄像头聚焦的范围有限，通常难以使场景中所有对象均清晰地成像. 因此，将多个传感摄像头拍摄的图像/视频进行数据融合，不仅能够产生清晰的图像/视频，而且能够消除数据之间的冗余，提高信息的利用率，为图像/视频数据后期处理奠定基础. 这种被称为多聚焦图像融合技术[1-5]已在医学成
multi-focus-image-fusion-dataset:多焦点图像融合数据集-matlab开发
05-29
多焦点图像融合数据集
【图像融合】基于像素显着性结合小波变换实现多焦点和多光谱图像融合附matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-23 407
The energy compaction and multiresolution properties of wavelets have made the image fusion successful in combining important features such as edges and textures from source images without introducing any artifacts for context enhancement and situational a
使用相位一致性的多焦点图像融合：使用相位一致性的多焦点图像融合-matlab开发
05-29
我们解决了基于相位一致性 (PC) 融合多焦点图像的问题。 PC提供自然图像的清晰度。 聚焦度量 (FM) 被识别为靠近由复杂 Gabor 小波评估的独特图像特征的强 PC。 与其他 FM 相比，PC 具有更强的抗噪声能力。 融合图像是通过新的融合规则（FR）获得的，聚焦区域是由 FR 从输入图像之一中选择的。 实验结果表明，所提出的融合方案在视觉质量和定量评估方面达到了最先进方法的融合性能。 如果您使用代码，请引用以下论文： @文章{zhan2015multifocus, 作者 = {詹昆李，乔乔腾，继才和王，明英和施，金辉}， title = {使用相位一致性的多焦点图像融合}， 杂志 = {电子影像杂志}, 年= {2015}， 体积 = {24}， 数字 = {3}， 页数 = {033014}， 出版商 = {国际光学与光子学会} }
matlab开发-多焦点图像融合的标准图像
08-27
matlab开发-多焦点图像融合的标准图像。图像被用来聚焦物体以从图像中提取重要信息。
【图像融合】基于matlab DCT域多焦点图像融合【含Matlab源码 1973期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
07-15 1513
DCT域多焦点图像融合 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【图像融合】 DCT域多焦点图像融合【含Matlab源码 1973期】
Matlab912100926的博客
04-29 829
DCT域多焦点图像融合 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
基于DCT域的多焦点图像融合技术
学习使你进步。
07-11 440
多焦点图像融合技术是一种将不同焦距下获取的多幅图像融合成一张清晰的图像的技术。然后，我们使用本文所提出的方法对这两幅图像进行融合，并将结果与其他常用的多焦点图像融合方法（如基于拉普拉斯金字塔的方法、基于小波变换的方法等）进行比较，如图2所示。本文介绍了基于DCT域的多焦点图像融合技术，并通过实验验证了该方法的有效性。多焦点图像融合的基本原理是将多个带有不同焦距的图像进行融合，以达到提高图像清晰度的目的。4.选取滤波器进行滤波，去除不必要的噪声和纹理，并将处理后的图像通过加权平均的方法进行融合。
【图像融合】基于拉普拉斯方差和能量以及视觉传感器网络相关系数的DCT域多焦点图像融合附Matlab论文复现
m0_57702748的博客
01-06 561
多焦点图像融合旨在将多幅不同焦深摄像机拍摄的图像中包含的关键信息和清晰区域整合到单幅图像中。虽然许多多焦点图像融合技术在空间域进行焦点测量，但基于离散余弦变换 (DCT) 域的融合方法，尤其在处理JPEG图像的视觉传感器网络 (VSN) 中，具有显著的时效性和适用性。因此，直接在DCT域进行焦点测量和融合成为研究热点，许多学者致力于用DCT域融合替代空间域融合。然而，以往的DCT域方法在基于焦点测量的分块选择方面存在不足。
图像清晰度评价指标_Matlab
05-02
对图像进行清晰度评价的指标，包含熵、交叉熵、峰值信噪比、Qabf、平均梯度、SSIM、互信息、NMI等，采用MATLAB编写。
【图像融合】基于matlab DCT域多焦点图像融合【含Matlab源码 1973期】.md
10-13
本文将详细介绍基于DCT域的多焦点图像融合算法，并提供相应的Matlab源码。 首先，图像融合的核心在于如何有效地提取和融合图像的低高频系数。图像的低频部分代表了图像像素之间的慢变化，包含着图像的主要框架和...
【图像融合】基于matlab DCT域多焦点图像融合【含Matlab仿真 1973期】.zip
11-17
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
MATLAB实现DCT域多焦点图像融合新方法
本资源主要关注于使用MATLAB实现多焦点图像融合，特别是基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）域的方法。多焦点图像融合技术的目标是从多个具有不同焦深的图像中提取有用信息，以合成一个包含所有输入...
【MATLAB去噪算法】基于CEEMD联合小波阈值去噪算法(第三期)
yuchunyu12的博客
06-03 877
CEEMD联合小波阈值去噪算法相关文献。
simulink这边重新第二次仿真时，直接UE5崩溃，然后simulink没有响应
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simulink和UE5仿真的时候，simulink这边先停止仿真（也就是官方要求的顺序——注意：如果先在UE5那边停止仿真，如果UE5这边的实例化对象较多的话，很容易在停止仿真以后，出现显存不够的问题），然后UE5那边也停止Play，结果simulink这边重新第二次仿真时，直接UE5崩溃，然后simulink没有响应。搜索一下是否已经有网友出现类似的情况，是否网上已经有相应的解决方案了？ 配置信息： 1. R2024b 2. UE5.3 3. 就是使用mathworks的UE5的插件: Math
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MATLAB遍历生成20到1000个节点的无线通信网络拓扑推理数据，包括网络拓扑和每个节点发射的电磁信号，采样率1MHz/3000，信号时长5.7s，单帧数据波形为实采
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本文是使用 PyQt5 进行图形用户界面（GUI）开发的教程。作者因 MATLAB 设计 GUI 存在移植性、风格化和可读性差的问题，选择用 Python 的 PyQt5 开发。教程先介绍 PyQt5 安装，包括用 Conda 管理环境、安装 PyQt5 和 Qt Designer，以及在 VsCode 中配置；接着说明 UI 设计，如 .ui、.qrc 文件设计和 qss 样式设计；最后阐述逻辑设计，以卡尔曼滤波追踪导弹为例，涵盖主窗口初始化、界面设置、事件绑定、标志位管理、数据读取、公式显示、图标设置和
基于QPSK调制解调+Polar编译码(SCL译码)的matlab性能仿真,并对比BPSK
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
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Polar码由土耳其教授Erdal Arikan于2008年提出，是第一种被严格证明可以达到香农极限的构造性编码方法。其核心思想是通过信道极化(Channel Polarization)将多个独立的二进制输入信道转化为一组极化信道，一部分信道接近无差错，另一部分接近完全噪声。
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