图像数据特征和小波融合算法

最新推荐文章于 2025-08-14 11:41:29 发布
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分类专栏： 算法 图像处理 文章标签： 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125091890
该博客探讨了图像数据的特征提取，通过计算熵、方差和平均梯度来理解数据特性。同时，文章介绍了使用小波变换进行融合分析的方法，包括三种不同的标准差计算方式，并提供了可视化结果。

图像数据特征和小波融合算法

基于特诊，可以求解熵，方差，还可以求解平均梯度的数值

咱们也可以用小波变化，进行融合分析

 a1=var(i(:)); %µÚÒ»ÖÖ·½·¨£ºÀûÓú¯ÊývarÇóµÃ¡£

a2=s/(m*n-1); %µÚ¶þÖÖ·½·¨£ºÀûÓ÷½²î¹«Ê½ÇóµÃ

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图像融合（六）-- 小波融合
weixin_30414155的博客
12-30 3911
基于小波的融合（wavelet） 　　小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。 　　离散小波变换(DiscreteWaveletTransform,DWT)...
Python 五种图片相似度比较方法
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均值哈希算法 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # Hash值对比 def cmpHash(hash1, hash2,shape=(10,10)): n = 0 # hash长度不同则返回-1代表传参出错 if len(hash1)!=len(hash2): return -1 # 遍历判断 for i in range(len(hash1)): # 相等则n计
Python图像识别,图片相似度计算!
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08-29 1万+
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python小波图像融合
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如图，将两张图品进行小波融合，步骤如下 1、首先要了解什么是小波(参考博客：https://www.cnblogs.com/silence-hust/p/4193480.html) [x0，x1，x2，x3]=[90，70，100，70]为达到压缩我们可取(x0+x1)/2(x0-x1)/2来代表x0,x1这样[90,70]可表...
小波融合PCA特征融合技术在MATLAB中的实现
最新发布
weixin_30299319的博客
08-14 575
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。在数据处理中，PCA常用来降维，将多维数据压缩至较低维度空间，同时尽可能保留原始数据的特征和结构。MATLAB中包含专门针对小波分析的小波工具箱（Wavelet Toolbox）和用于统计分析的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）。
6种融合算法_小波图像融合_图像融合
09-10
本文将深入探讨标题提到的"6种融合算法"，特别是在小波图像融合的背景下。 1. **小波图像融合基础**： 小波分析是将信号分解为不同频率和位置的局部特征，这种特性使得小波非常适合于图像融合。小波变换可以将图像...
基于SURF匹配和小波融合的图像配准算法的matlab实现
03-04
1、实现效果：见链接：...2、基于SURF匹配和小波融合的图像配准算法的matlab实现，并采用matlab GUI界面实现。 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。
fusion_and_evaluate.rar_PAN图像_pca和小波融合_pca小波融合_图像信息_评价指标Q4
07-15
本压缩包中的资源聚焦于PAN图像（全色图像）与多光谱图像的融合，并探讨了四种不同的融合方法：IHS变换融合、PCA（主成分分析）融合、小波变换融合以及结合PCA的小波融合。下面我们将详细阐述这些方法以及相关的评价...
小波图像融合综述
liu_guanzhang的专栏
12-24 7350
图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。融合算法应该充分利用各原图像的互补信息，使融合后的图像更适合人的视觉感受，适合进一步分析的需要；并且应该统一编码，压缩数据量，以便于传输。 图像融合可分为三个层次:        1.    像素级融合        2.    特征级融合        3.    决策级融合       
图像特征级融合
12-13
本文介绍了图像的特征提取及融合方法。可以让你更加深刻的理解特征的提取和融合算法
浅析基于小波分解的图像融合
liu_matthew的博客
02-19 4588
浅析基于小波分解的图像融合标签（空格分隔）： 论文学习笔记（备注：此篇心得基于论文 A wavelet-based image fusion tutorial. Gonzalo Pajares）一、图像融合背景对于同一场景的图像，由于成像方式、CCD的焦距、应用背景灯多种因素的影响下，往往会得到不同关注点下的多幅图像。通过对这项图像的融合，可能使得新产生的图像包含更过的信息，从而有利于人们认知、机器
基于小波算法的融合技术研究
m0_68894275的博客
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基于小波算法的融合技术研究。 采取db5的效果展示 图代表的小波融合结果 最基本的基于小波变换的图像融合，融合规则是简单的低频部分取平均值，高频部分取基于区域能量。然后将两个部分的算法融合研究 其中主要的小波基函数有如下的函数 输入sym2的时候，结果如上。 [c0, s0] = Wave_Decompose(M1, zt, wtype); [c1, s1] = Wave_Decompose(M2, zt, wty...
小波变换图像融合-1-代码分析
weixin_41999529的博客
04-07 5653
2019.4.6 1、为什么图像要从uint8类型转为double类型？ 因为imread()读入的图像是uint8类型，将原图像的灰度值转换成double的作用主要是考虑计算过程中的精度的问题，double 的数据是有小数点的，而uint8是0－255的整数，如果直接用uint8计算，会在计算过程中产生舍入误差，这种误差在图像的数据中是比较大的误差。显示的时候是因为我们的显示系...
【图像融合】基于小波变换的 TMSST（Matlab实现）
你的Matlab小助手
06-11 454
TMSST（基于小波变换的多尺度空时特征融合技术）是一种图像融合方法，结合了小波变换和多尺度空时特征的概念。多尺度空时特征是指图像在不同尺度和空间上的特征。TMSST是一种基于小波变换的多尺度空时特征融合技术，能够有效地将可见光和红外图像进行融合，以获取更丰富的信息并提高图像质量。[1]陈国军,付云鹏,于丽香,等.自适应多尺度特征融合的单目图像深度估计[J/OL].计算机系统应用:1-8[2024-06-11].https://doi.org/10.15888/j.cnki.csa.009587.
python对比两张图的相似度，直接写代码
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02-17 1400
可以使用 Python 的 PIL 库来对比两张图片的相似度。首先，需要使用 PIL 库打开两张图片，然后将它们转换为相同的模式(例如 RGB 或 L)。接下来，可以使用 PIL 库的“difference”方法来计算两张图片的差异值，然后使用 Python 的内置函数“sum”来计算差异值的总和。最后，可以使用这个总和来计算两张图片的相似度。 以下是一个示例代码： from PIL import...
基于声音的多个特征（小波特征+MFCC的融合特征）的分类（svm）诊断
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python图像融合算法_图像融合质量评价方法的python代码实现——MS-SSIM
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