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本文给出了一种混合多级式多聚焦图像融合方法。对于三层小波分解的多聚焦图像融合，每幅图像被分解为三层十个频带。对这十个频带本文分别采用三种方法进行融合。对于低频系数，本文仍然采用求平均法；对于高频系数本文采用方差法和最大系数法进行融合。它们的计算量比最大系数法大一些，但是融合结果更接近于原始清晰图像，而相比于方差法，它们的计算量小的多，但是融合质量稍差一些，应用者可以根据不同的需要进行选择。-This paper presents a hybrid multi-level multi-focus
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图像融合的评价程序，包括熵、方差等评价指标。用MATLAB编写-Image fusion evaluation procedures, including the entropy, variance and other assessment indices. Prepared using MATLAB
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针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即:
使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗
配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基
于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合.
-For visible light and infrared images of the characteris
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通过3*3矩阵移动计算图像区域方差反应图像能量 以此比较图像的清晰与否 实现图像融合-3* 3 matrix through mobile computing image image energy in this region compared variance response and clear images for image fusion or
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遥感影像融合评价程序，相关系数，信息熵，均值，方差等评价参数都有。-Remote sensing image fusion evaluation process, the correlation coefficient, entropy, mean, variance and other evaluation parameters are.
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数字图像处理中的图像融合，有关融合前后图像的熵，方差，梯度等。-Digital image processing of image fusion, the fusion of images before and after the entropy, variance, gradient.
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基于区域方差取大的图像融合算法
代码编写经典-Based on the regional variance max of the image fusion algorithm
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遥感影像融合精度评价程序
均值、方差、相关系数、熵、清晰度-Remote sensing image fusion accuracy evaluation procedures mean, variance, correlation coefficient, entropy, clarity
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图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术。多传感器图像特别是波段相距较远的相
关性较小的图像，要实现图像配准存在很大的困难。对于能够用仿射变换模型来描述的图像，图像之间比较
明显的特征是各个物体之间的边缘．该文研究利用小波变换的方法提取图像的边缘，并对边缘图像作交互方
差分析，搜索出最佳交互方差的配准参数。通过对SPOT和TM图像的处理，达到了精度较高的配准效
果．-Image registration is a key technology in the study o
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C#编写，实现基本图像处理功能，包括计算均值、方差、协方差、相关系数、熵等，以及IHS变换、逆变换、直方图均衡、IHS融合、Brovey融合、Fourier变换、逆变换、各种植被指数计算等-Written in C#, basic image processing functions, including the calculation of the mean, variance, covariance, correlation coefficient, entropy, and IHS tra
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基于双复数小波变换的多聚焦图像融合
融合规则：方差-Multi-focus Image Fusion Based on Dual-Tree Complex Wavelet Transform
fusion rule：variance
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基于区域方差的加权融合方法，主要解决原始图像分解的低频成分的结合(Weighted fusion method based on regional variance)
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