红外图像和可见光图像融合的基于非下采样Contourlet变换（NSCT）算法的MATLAB源码实现

最新推荐文章于 2024-10-15 10:38:15 发布
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本文介绍了基于非下采样Contourlet变换（NSCT）的红外图像和可见光图像融合算法，并提供了MATLAB源码。NSCT变换能有效提取图像细节，通过权重分配在NSCT域融合图像，提高目标检测能力。实验结果展示融合过程，并鼓励读者调整权重以优化效果。

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红外图像和可见光图像融合的基于非下采样Contourlet变换（NSCT）算法的MATLAB源码实现

红外图像和可见光图像融合是一种用于综合利用不同频谱的图像信息的技术，可以提供更丰富的视觉信息和增强目标检测能力。本文将介绍如何使用基于非下采样Contourlet变换（NSCT）算法实现红外图像和可见光图像的融合，并提供相应的MATLAB源码。

  1. 算法原理
    非下采样Contourlet变换（NSCT）是一种多尺度、多方向的图像变换方法，具有较好的方向选择性和局部时频局部化特性。NSCT算法通过将图像分解为不同频带和方向上的子带，提取图像的细节信息。融合过程中，可以根据不同的权重分配策略将红外图像和可见光图像在NSCT域进行融合。

  2. 算法步骤
    下面是基于NSCT算法实现红外图像和可见光图像融合的MATLAB源码示例：

% 读取红外图像和可见光图像
infraredImage = imread('infrared_image.jpg'<
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1 简介 2 部分代码 function [h0,h1,g0,g1] = atrousfilters(fname);% ATROUSFILTERS Generate pyramid 2D filters%% [h0, h1, g0, g1] = atrousfilters(fname, type)%% Input:% fname: Filter name. Available 'fname' are:% '9-7': Filters obtained fr
基于非子采样Shearlet变换（NSST）结合概率卷积神经网络（PCNN）的图像融合（附带MATLAB代码）
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08-23
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红外与可见光图像融合——NSST算法（Matlab)
07-04
非下采样剪切波算法（NSST）。内含多组测试的红外与可见光图像（灰度图像），以及质量评价指标，可直接调试。
【亲测免费】 红外与可见光图像融合——NSST算法（Matlab）
最新发布
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10-15 621
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【图像融合】NSST和PCNN彩色医学图像融合【含Matlab源码 3962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；
02-19 1273
NSST和PCNN彩色医学图像融合 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
NSST(非下采样剪切波变换)matlab工具箱
05-15
NSST变换，可用于图像融合，分割等方面
【图像融合】基于NSST结合PCNN实现图像融合附matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-23 2050
目的:融合PET/CT/MRI医学图像,使结果图像尽可能包含更多边缘和纹理特征等信息,以更好地区分病变,肿瘤与正常组织器官,为疾病诊断提供更多的有用信息.方法:提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的融合方法.首先,根据图像局部区域能量和,对图像NSST低频系数进行加权融合;然后,根据PCNN神经元的点火次数,选择图像NSST高频方向系数;最后,通过逆NSST变换,得到融合后的图像.结果:分别对7组MRI/PET和CT/PET图像进行融合实验,其结果图像具有很好的视觉效
fuseVolW.zip_NSST 融合_matlab_nsst_代码_图像融合
07-14
实现图像融合的MATLAB算法，NSST的，很好
基于NSST和PCNN网络的多模态医学图像融合算法matlab仿真+仿真录像
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1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：多模态医学图像融合 3.内容：基于NSST和PCNN网络的多模态医学图像融合算法matlab仿真。
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09-23
非下采样剪切波变换源代码，进行图像滤波，图像分割，图像融合，包含多个matlab代码的滤波例子。NSST非下采样剪切波变化工具箱，里边程序很全，有范例，值得拥有。
非下采样剪切波变换_NSST函数库_matlab版本
05-12
具体内容主要包括NSST中matlab版本的所有函数，里边函数可以被调用，可用于图像分割和图像融合等相关功能实现。
NSST非下采样剪切波变换工具箱
02-21
NSST非下采样剪切波变换工具箱，可用于红外与可见光图像分解融合等领域
图像融合 NSCT算法 matlab
12-23
经典图像融合算法， NSCT算法，为matlab 和 C++ 混合编译，修改图像地址即可方便使用
NSST非下采样剪切波变换
09-17
非下采样剪切波变换（NSST）是对剪切波（shearlet）变换的改进，在继承剪切波（shearlet）变换优点的同时，避免了伪吉布斯现象的出现，相比于小波变换、曲边变换等操作效率高、复杂度低。该源代码中包含测试实例和代码注释。
【图像融合】基于非下采样Contourlet变换nsct算法实现红外图像和可见光图像的融合matlab源码
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08-27 206
非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT) 类似小波变换，都是将源图像变换后对系数进行一些处理，再逆变换回目标图像。 NSCT是一种新型平移不变，多尺度，多方向性的快速变换。 NSCT是基于Nonsubsampled金字塔(NSP)和Nonsubsampled方向滤波器(NSDFB)的一种变换。首先由NSP对输入图像进行塔形分解，分解为高通和低通两个部分，然后由NSDFB将高频子带分解为多个方向子带，低频部分继续进行如上分解。
NSCT算法：红外与可见光图像非下采样融合的Matlab实现
在这个案例中，我们关注的是基于非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）的算法，用于实现红外图像和可见光图像的融合。 NSCT是一种创新的变换方法，它借鉴了小波变换的概念，但避免了...
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医学图像融合技术在医学诊断和治疗中具有重要意义。本文提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）和脉冲神经网络（PCNN）的灰色医学图像融合新方法。该方法首先利用NSST对源图像进行多尺度分解，提取不同尺度的图像特征。然后，将提取的特征输入到PCNN中进行脉冲神经处理，增强图像的边缘和纹理信息。最后，将处理后的特征重构为融合图像。实验结果表明，该方法在主观视觉效果和客观评价指标方面都优于传统的融合方法。引言医学图像融合是指将来自不同模态或来源的图像融合成一张新的图像，以提供更全面的信息。
医学多模态图像融合的NSST-PCNN方法及MATLAB代码实现
2301_79331230的博客
09-12 469
图像融合是医学图像处理中的一个重要任务，它将来自不同模态或传感器的图像信息融合成一个更全面、更具信息量的图像。NSST是一种多尺度、多方向的图像分析方法，能够提取图像的局部结构信息。NSST-PCNN算法将NSST的多尺度、多方向特性与PCNN的自适应调节能力相结合，实现医学多模态图像的融合。每种模态都提供了一些独特的信息，因此将不同模态的图像融合起来能够提供更全面的信息，有助于医生做出更准确的诊断。（1）对输入的多模态图像进行NSST变换，得到各个尺度和方向的系数矩阵。（4）根据脉冲响应生成融合图像。
基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像区域融合算法
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