基于稀疏表示的多光谱图像融合（附带Matlab源码）

最新推荐文章于 2025-11-24 22:46:16 发布
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文章标签： matlab 计算机视觉 开发语言 Matlab
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本文介绍了基于稀疏表示的多光谱图像融合技术，通过使用Matlab源码展示如何将不同波段的光谱信息融合成单幅图像。稀疏表示方法将图像视为信号并利用l1_ls函数实现融合，从而获取更全面的图像信息。

基于稀疏表示的多光谱图像融合（附带Matlab源码）

多光谱图像融合是一种将来自不同波段的光谱信息融合为单幅图像的技术，可以提供更全面、更丰富的信息。在本文中，我们将探讨一种基于稀疏表示的多光谱图像融合方法，并提供相应的Matlab源码。

稀疏表示是一种数学方法，可以用较少的基向量线性表示信号。在多光谱图像融合中，我们可以将每个波段的图像看作是一个信号，通过稀疏表示的方法将它们融合到一起。以下是我们提供的Matlab源码示例：

% 多光谱图像融合

% 读取多光谱图像
image1 = imread('image1.png');
image2 = imread('image2.png'<
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【图像融合】基于matlab加权平均法图像融合【含Matlab源码 722期】
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04-07 5808
加权平均法图像融合 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【图像融合】基于稀疏表示多光谱图像融合含Matlab源码
qq_59747472的博客
05-06 1294
1 简介 高分辨率的多光谱图像应用广泛,比如变化监测,目标识别,场景解译.通常,商用光学卫星能够同时提供高空间分辨率的全色图像和低分辨率的多光谱图像.物理条件的限制使得单一传感器无法获得高质量的多光谱图像.于是,利用全色图像的细节来提高多光谱图像的空间分辨率这一思路受到了广大学者的关注.全色和多光谱图像融合的目标在于同时提高空间分辨率和减小光谱失真.实际上,由于全色图像的加入,融合图像的空间分辨率可以得到显著提高,但是,光谱畸变也会随之产生. 稀疏表示理论,作为一种新的信号表示方法,已经应用在许多图像处理
【图像融合】基于卷积稀疏表示实现图像融合附Matlab代码
m0_60703264的博客
04-27 785
图像融合是计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是将多幅图像信息融合成一幅更清晰、更完整、更具信息量的图像。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积稀疏表示的图像融合方法取得了显著的成果。卷积稀疏表示是一种将图像分解为稀疏系数和字典的表示方法。在图像融合中，可以将多幅图像分解为稀疏系数和字典，然后将稀疏系数进行融合，最后通过字典重建融合后的图像。这种方法可以有效地保留图像的细节信息，并抑制噪声和伪影。目前，基于卷积稀疏表示的图像融合方法主要分为两类：基于深度学习的字典学习方法和基于稀疏表示的融合方法。
【图像融合】基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合附Matlab代码
qq_59747472的博客
10-06 1121
图像融合作为图像处理领域的一个重要分支，旨在将来自不同传感器或不同时间、不同视角获取的图像信息有效地整合到一幅图像中，从而提高图像的质量和信息量，增强对目标场景的理解和认知。传统的图像融合方法，如基于像素级、基于区域级和基于变换域的方法，都存在一定的局限性，例如容易丢失细节信息、计算复杂度高以及融合效果不佳等。近年来，随着深度学习的兴起和稀疏表示理论的发展，基于卷积稀疏表示的图像融合方法逐渐成为研究热点，并展现出优异的性能。本文将深入探讨基于卷积稀疏表示的图像融合方法，分析其原理、优势以及面临的挑战。
【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合matlab源码
m0_60703264的博客
09-13 1153
一、稀疏表示简介 1 稀疏表示理论 稀疏表示用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。信号经稀疏表示后, 如果越稀疏那么重构后的信号精度越高。设x∈Rn为待处理信号, D∈Rn×m为字典, 则x可以表示为: 式中:Θ∈Rm, Θ= (θ1, θ2…, θm) 为稀疏系数;D (nm) 为过完备字典。加入稀疏性约束后, 式 (1) 可由式 (2) 得到: 式中‖·‖0表示l0范数, 它表示Θ中非0元素的个数。式 (2) 的精确稀疏表示通常不能满足, 其逼近形式可以描述为: 式中v∈Rn为逼
【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合【含Matlab源码 1301期】
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12-04 925
稀疏表示多光谱图像融合 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【图像融合】基于matlab稀疏表示多光谱图像融合【含Matlab源码 1301期】
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09-07 1689
稀疏表示多光谱图像融合 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【IHS+稀疏表示】基于IHS小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合算法matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-02 1876
matlab2013b 小波变换具有多尺度特性，其时域和频域均 具有表征信号局部特性的能力和多分辨率分析的 特点。在低频时具有高的频谱分辨率，在高频 时具有低的频谱分辨率，因而能有效地从信号中 提取信息。通过小波变换可将图像分解为一个低 频分量和一系列的高频分量，其中低频分量为近 似图像，高频分量为图像的细节信息，如边缘、亮 线、区域边界等。 Hu 等人［4］提出基于稀疏表示和 IHS 变换的遥 感图像融合，基本思路是对多光谱图像进行 IHS 变 换后对 I 分量和全色图像进行稀疏表示，之后用绝
MATLAB实现基于稀疏表示求解的人脸识别
毕业作品网站
09-15 461
考虑到xargxmin​∣∣x−y∣∣2λ∣∣x∣∣1​argxi​min​∣∣xi​−yi​∣∣2λ∣∣xi​∣∣1​i12...考虑函数fxx−y2λ∣x∣，该函数在x0时不可导。fxf′x2x−yλx02x−y−λx0​又因为λ0y2λ​f′x−∞00y−2λ​y−2λ​∞fx。
【图像融合】基于稀疏表示多光谱图像融合含Matlab源码 发资源.zip
05-09
1.版本：matlab2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：【图像融合】 3.内容：基于稀疏表示多光谱图像融合含Matlab源码 发资源.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
图像融合基于matlab稀疏表示多光谱图像融合【含Matlab源码 1301期】.zip
11-05
优快云海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 ...DSIFT多聚焦图像融合、加权平均法图像融合、泊松彩色图像融合、主成分结合小波离散变换PCA-DWT图像融合
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【图像融合】基于matlab稀疏表示多光谱图像融合（含融合评价指标）【含Matlab源码 1301期】.mp4
特定脑区的可视化展示
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11-23 265
overlay #展示脑区 #高亮指定脑区 #脑区展示:利用matlab、DPABI、mricron等工具展示选定脑区。
PCA马氏距离异常值检测（Matlab）
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课题推荐——低成本地磁导航入门，附公式推导和MATLAB例程运行演示
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
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地磁导航是一种利用地球磁场特性进行定位和导航的技术，具有低成本、全天候和隐蔽性等优势，适用于室内外复杂环境。然而，地磁导航面临环境磁场变化、磁干扰和传感器噪声等挑战。本研究旨在开发一种基于地磁特征的低成本导航方法，包括地磁特征建模、定位与匹配算法设计以及抗干扰技术。通过采集环境磁场数据，建立地磁特征地图，并利用实时传感器数据进行匹配定位，结合卡尔曼滤波等算法提高导航精度。该技术有望在室内定位、机器人导航等领域广泛应用，提供经济可靠的导航解决方案。
MATLAB函数全称解析：旋转翻转找数字
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功能：返回满足条件的元素索引。功能：提取主对角线元素或构造对角矩阵。对示例矩阵提取主对角线结果为。功能：沿垂直中轴线左右镜像翻转。功能：沿水平中轴线上下翻转。功能：将矩阵逆时针旋转90度。然后按回车，就会显示C的值。
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单相pwm整流器准比例谐振控制策略研究与仿真。包含1，Matlab/Simulink仿真，整流器电流内环采用离散化QPR控制器，提高了系统稳定性。2，详细的课程设计文档，word版本，可以直接用里面的图片与公式，都是出好的，仿真图片也已经截好，可直接使用。3，详细的课程设计ppt，可直接使用，对课程设计与仿真分析。4，详细介绍QPR控制传递函数推倒，以及pwm整流器仿真重要参数。5，详细参考文献，电力电子与控制等参考资料。在电力电子领域，单相PWM整流器的控制策略一直是研究热点。
贝叶斯优化调参保姆教程（附可套用Matlab模板）
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组合模型：CNN-LSTM,CNN-GRU,CNN-BiLSTM,CNN-BiGRU,CNN-SVM,CNN-LSSVM,CNN-LSTM-Attention,CNN-BiLSTM-Attention,CNN-GRU-Attention,CNN-BiGRU-Attention,Transformer-LSTM/BiLSTM/GRU/BiGRU/SVM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU等。今天分享一套用贝叶斯优化自动调参的万能模板，支持二十多种主流模型，分类、回归、时序预测全场景通吃。
Matlab实现稀疏表示多光谱图像融合技术资源包
标签中的"matlab"表明本资源包与Matlab编程语言密切相关，且资源包的文件名称与描述中的内容保持一致，即"基于稀疏表示多光谱图像融合含Matlab源码"。通过学习和应用本资源包，用户能够加深对多光谱图像融合技术和...
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