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搜索资源列表

  1. 残差超复数偶对分解的多光谱和全色图像融合方法

  2. 提出一种残差超复数偶对分解的多光谱和全色图像融合方法。用超复数分别对多光谱图像和全色 图像的残差图像建模,并对多光谱图像的超复数残差模型沿彩色空间的灰度轴方向分别进行超复数偶对分 解,得到包含亮度信息的单部分和包含色度信息的复部分。分析表明用高分辨率全色图像的超复数残差图像 来替换低分辨率多光谱图像分解后得到的复部分,可以恢复出高分辨率的多光谱图像的残差,从而实现多光 谱图像和全色图像的融合。仿真结果验证了所提方法的有效性,同时验证了该方法不存在人眼可见的光谱畸 变。各种现有图像融合评估方法的

  3. 所属分类：嵌入式

  1. 图像融合，像素级遥感图像融合算法主要有IHS变换法、小波变换法、主成分分析（PCA）法和Brovey变换法。这几种融合算法理论比较成熟，并且在特定方面都有很好的融合效果。

  2. 像素级遥感图像融合算法主要有IHS变换法、小波变换法、主成分分析（PCA）法和Brovey变换法。这几种融合算法理论比较成熟，并且在特定方面都有很好的融合效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-11
    • 文件大小：192kb
    • 提供者：jinshamingyuan

  1. IHS图像融合算法程序

  2. IHS图像融合算法程序实现 MATLAB程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-02
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：yijiasanko

  1. 一种基于SGNN和IHS 的图像融合新方法

  2. 针对图像的融合,本文提出了一种基于SGNN(自生成网络) 和IHS模糊图像融合方法。新方法首先对图像作IHS变换, 得到亮度I,色度H,饱和度S，三个分量然后,利用 SGNN方法融合图像的亮度分量,并用融合后的图像替代原图像的亮度分量)最后,作IHS得到新的图像。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-05
    • 文件大小：367kb
    • 提供者：zflzss

  1. 图像融合 IHS,PCA加权图像融合三种算法的Matlab源代码

  2. 图像融合相关，IHS,PCA加权图像融合三种算法的Matlab源代码。详细的代码分析，三种经典的融合算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-04
    • 文件大小：87kb
    • 提供者：wenhangyuwhy

  1. 用于图像融合的IHS变换方法的比较

  2. 该是学士学位论文 用于图像融合 IHS变换方法的比较

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2011-11-14
    • 文件大小：106kb
    • 提供者：jiejiecj

  1. 基于区域特征加权的IHS图像融合方法简介

  2. 基于区域特征加权的IHS图像融合方法简介

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-07
    • 文件大小：330kb
    • 提供者：oversky200887

  1. PCA和IHS图像融合

  2. PCA和IHS图像融合的matlab源代码，学习这方面的试试吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-24
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：stan_321

  1. 常用图像融合代码

  2. 常用的IHS,PCA 加权图像融合三种算法，Matlab源代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-15
    • 文件大小：108kb
    • 提供者：dangchangying

  1. IHS图像融合算法

  2. 详细的介绍了关于在matlab环境下实现HIS图像融合的算法，实用价值高，可直接参考。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-02-11
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：u013636882

  1. IHS图像融合

  2. IHS,PCA加权图像融合三种算法的Matlab源代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-05
    • 文件大小：87kb
    • 提供者：u012492886

  1. IHS图像变换融合 matlab

  2. ihs 图像变换融合 matlab 图像处理

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-03-27
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq574632919

  1. OpenCV实现IHS简单图像融合

  2. OpenCV实现IHS简单图像融合文件中包括设计实验的整个流程介绍和实验环境的搭建，可以作为opencv+vs2013在window7x64操作系统上的入门参考资料；本资料主要含有IHS变换基本数据融合算法的实现代码和实验图像数据，此外还包含参考的两篇论文资料，是图像处理入门实践的基础。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-05-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u012316615

  1. 基于python 实现的 IHS图像融合变换

  2. 基于python 实现的 IHS 图像融合算法（矩阵相乘的方式实现）。整个算法计算过程比较简单。若有提及应该是在直方图匹配这一块。 直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。 [1] 即将某幅影像或某一区域的直方图匹配到另一幅影像上。使两幅影像的色调保持一致。可以在单波段影像直方图之间进行匹配，也可以对多波段影像进行同时匹配。两幅图像比对前，通常要使其直方图形式一致。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-10-17
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：qq_36978986

  1. 基于Shearlet变换的星卫星遥感图像融合算法

  2. 针对多光谱和全色遥感影像的特点，提出了一种基于非下采样的小波变换的图像融合算法。 首先，通过IHS色彩空间转换获得低频子带和高频定向子带，并将非子采样的Sletletlet变换应用于原始的多光谱图像。 然后，使用自适应加权融合规则构造低频子带系数，并使用区域一致性检查和基于区域的局部方差融合规则构造高频子带系数。 最后，对子带系数应用非下采样Skletlet逆变换和IHS逆变换，得到融合图像。 仿真结果与传统融合方法的比较表明，该方法在频谱特性和空间分辨率上均具有较好的融合性能。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于非下采样三通道不可分对称小波的多光谱图像融合

  2. 针对IHS变换融合方法不能保持好的光谱信息,张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低、且易产生方块效应等不足.提出了一种基于三通道不可分对称小波的多光谱图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作非下采样多尺度分解,采用高频分量替代、低频分量取平均进行融合.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱信息的能力和空间分辨率信息的能力比基于IHS融合方法、基于DWT的融合方法和基

  3. 所属分类：其它

  1. 基于Red-Black小波变换的多光谱图像融合方法

  2. 针对张量积小波在多光谱图像融合中的不足, 提出了一种基于Red-Black小波变换的多光谱图像和高空间分辨率全色 图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换, 将得到的亮度分量和高空间分辨率全色图像进行直方图匹配, 并分别作多尺 度Red-B lack小波分解, 然后对低频部分采用加权平均、高频部分采用替代的融合算法对分解子图像进行融合, 最后对融合后 的各级子图像进行Red-B lack重构和IH S逆变换得到融合结果图像, 采用客观性能指标对融合结果图像进行了评价。实验结 果表明, 该方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：770kb
    • 提供者：weixin_38655987

  1. 基于区域性IHS_NSST的国产高分合成孔径雷达和光学图像融合

  2. 为了提高国产合成孔径雷达(SAR)和光学图像的融合性能,采用高分一号、高分二号多光谱图像,高分三号SAR 聚束模式和精细化条带1模式图像,利用变换域和空间域两种不同的融合思想,提出一种非下采样剪切波变换(NSST)方法结合IHS(intensity-hue-saturation)变换和区域性改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法的融合算法(IHS_NSST)。该算法首先对多光谱图像进行IHS变换;其次在NSST分解的子带上,引用区域性的思想,对低频成分采用区域能量平均方法,对高频成分采用改进拉普拉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_38727928

  1. 基于方向金字塔框架变换的遥感图像融合算法

  2. 为了综合利用多光谱遥感图像与全色遥感图像之间的互补信息,提出了一种方向金字塔框架变换(SPFT),并基于此变换提出了一种遥感图像融合算法。具体融合过程是将多光谱图像的每个波段分别与高分辨力全色图像进行融合,首先将高分辨力全色图像与多光谱图像的待融合波段进行直方图匹配,然后对该波段图像以及直方图匹配后的高分辨力全色图像分别进行方向金字塔框架变换分解,融合过程就是对两图像方向金字塔框架变换分解后的系数进行组合,最后对组合后的系数进行方向金字塔框架逆变换即可得到该波段图像与高分辨力全色图像的融合图像。

  3. 所属分类：其它

  1. 改进投影梯度NMF的NSST域多光谱与全色图像融合

  2. 为了有效结合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息，进一步改善融合后多光谱图像的质量，提出了基于改进投影梯度非负矩阵分解(NMF)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域多光谱和全色图像融合方法。对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度（IHS）变换，将其亮度分量与全色图像进行直方图匹配，增强全色图像的对比度；分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行NSST 变换，对二者的低频系数利用改进投影梯度NMF 进行融合，进一步提高融合后图像的空间信息；对于高频子带

  3. 所属分类：其它

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