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搜索资源 - pca based image fusion
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基于PCA的遥感图像融合，效果不错。可以作为遥感图像融合方面入门学习使用。-PCA-based remote sensing image fusion, good results. Integration of remote sensing images can be used as an introduction to use.
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实现图像之间的数据融合，主要方法有基于HIS变换的，基于PCA变换的，基于加权变换的。-Between image data fusion, the main methods of transformation based on the HIS, based on the PCA transform, based on the weighted transform
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paper based on pca and image fusion
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基于PCA变换的多传感器图像融合质量评价-Quality Assessment of Multi-source Image Fusion Based on PCA Transform
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基于主分量分析的图像融合算法实现，matlab实现，直接输入两幅图像即可-PCA-based image fusion algorithm, matlab implementation, two images can be directly
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：根据小波低频子带图像的轮廓模糊度和高频子带图像的细节信息量随小波分解层数增多而增多的规律，从图像熵
出发，提出了一种基于低频子带图像熵差的最佳小波分解层数选择法, 该方法通过计算不同分解层数下各低频子带的图像
熵差，选择最接近原始图像熵差的分解层数作为最佳分解层数。用多种基于小波变换的图像融合法分别对两组医学图像进
行仿真实验，结果表明根据该分解层数选择法得到的融合图像目视效果最好，与相关系数、峰值信噪比、模糊Chebyshev 距离
值等客观评价指标保持了很好的一致性。
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本文阐述了基于主元分析的拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法:首先对原图像分别进行拉普拉斯
金字塔分解,然后分别对高频部分采用主元分析（PCA）法融合,对低频部分采用平均梯度法进行融合,最后对
拉普拉斯金字塔做反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合，以及对不同焦距图像融合
的结果分析，该算法比单纯的PCA和拉普拉斯图像融合能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像-In this paper, principal component analysis based on
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基于PCA变换的遥感图像融合的技术研究，在MATLAB平台上实现-PCA-based Remote Sensing Image Fusion technology, implemented on the MATLAB platform
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基于PCA的遥感影像融合Matlab程序，在Matlab 2011b上完美运行！-Remote sensing image fusion based on PCA Matlab, it works perfect on Matlab 2011b!
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PCA IMAGE FUSION ,A GOOD MATLAB FILES
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提出一种基于主成分分析(PCA)分解的图像融合框架。对源图像进行主成分分析,依据前几个主成分重建图像,经过下采样过程得到近似图像,对近似图像进行上采样,得到上层图像的差异图像(即细节图像),将最底层近似图像与各层细节图像进行累加完成图像的重构-The proposed fusion framework based on principal component analysis (PCA) decomposition. Principal component analysis of the sou
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this based on wavelet image fusion using pca
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基于小波变换方法和PCA融合算法实现图像融合-based DWT and PCA produce fused images
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基于PCA的图像融合算法，用matlab实现-Image Fusion based on PCA ，Completed by matlab
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基于MATLAB的遥感图像融合，GUI界面，包括IHS，PCA，小波等等及他们的改进算法-MATLAB-based remote sensing image fusion, GUI interface, including IHS, PCA, wavelet, etc. and their improved algorithm
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基于pca权值的图像融合算法，在 遥感图像融合领域中作用显著(The image fusion algorithm based on PCA plays an important role in the field of remote sensing image fusion)
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基于主成分分析的遥感图像融合算法，融合结果质量较好。(The fusion algorithm of remote sensing image based on principal component analysis has better fusion result.)
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