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基于边缘特征的图像配准算法源码
基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域：
（1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究；
（2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、
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信息融合系统中目标跟踪技术研究，粒子滤波跟踪目标论文-Information fusion system for target tracking technology research, particle filter to track the target thesis
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对图像融合结果扭曲度和信息的评价，直接反映融合图像的失真程度-The results of image fusion twist and evaluation of information, a direct reflection of the degree of integration of image distortion
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本程序包是基于多分辨率分析的图像融合算法，其中包括基于区域的融合算法。对应程序有相关的文章，是学习图像融合最有用的资料。-This package is based on the analysis of multi-resolution image fusion algorithms, including region-based fusion algorithm. Procedures related to the corresponding articles, image fusion is
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包含了信息融合领域近几年有影响力的多篇国内外文献-Contains many articles of influential domestic and international literaturethe in the field of information fusion in recent years,
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图像融合（Image Fusion）技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。-Image Fusion (Image Fusion) technology refers to the multi-source channel of the collected images on the same goal through a certain degree of image processing to extra
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分析了如何利用小波变换技术对图像进行信息融合使读者从整体上对医学图像融合技术有一个比较清楚直观的理解
-Analysis of how to use wavelet transform to the image information fusion, so that readers from the whole of the medical image fusion technology has a relatively clear and intuitive understanding.
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关于信息处理的参考资料，主要是针对图像融合方面的-Reference on information processing, mainly for image fusion area
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多信息融合图像边缘特征提取及图像配准研究与应用-Information Fusion Edge feature extraction and image registration and application
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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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医学图像融合为临床诊断、手术设计与效果评估等提供不同模态影像互补信息。构造具有3 阶消失矩的双正交多小波滤
波器, 其以高斯函数一次泰勒规范展开正交化后得到的完备二次单位正交基作为尺度函数。利用构造的多小波滤波器, 分别对
CT、MRI 医学图像进行分解, 使用基于多小波分解改进的局部能量加权规则融合图像。结果表明改进规则融合了源图像主要信息,
优于常用的融合规则。应用构造的多小波滤波器可有效地融合医学图像, 略优于DGHM多小波-Medical image fusion provi
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提出了一种基于多通道 Gabo r滤波器和 FCM聚类的图像融合新方法。该方法先利用模糊
C2均值聚类算法在多通道 Gabo r滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割 再对待融合图像进行多尺度小波分解 在此基础上利用 Gabo r滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度 ,应用区域相似度及信息量构造加权因子 ,从而得到融合图像的小波系数 最后 ,利用小波逆变换得到融合图像.-Proposed a multi-channel Gabo r filter and FCM clustering f
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图像融合指标，综合熵、空间频率、互信息等等，一共7种。在图像处理后的质量评价方面很有用-Fusion index, comprehensive entropy, spatial frequency, mutual information, etc., a total of 7 species. In the image processing is useful for quality assessment
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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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information fusion signal and image processing
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使用多信息融合，检测驾驶员是否是疲劳状态，-Using the multi-information fusion to detect whether the driver is fatigue,
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对各种不同的传感器测得数据进行融合处理，从而获得精确的环境信息，能够做出更正确的判断。这个是一位非常优秀的老师的课件，非常值得一看！是关于数据融合方面的-On a variety of sensor data fusion measured to obtain accurate environmental information to make more accurate judgments. This is a very good teacher of the courseware, is w
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图像融合的经典方法有很强的学习价值算法改进-Image fusion refers to the techniques that integrate complementary information from multiple image
sensors’ data in a way that makes the new images more suitable for human visual perception and reduces
computation processing
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图像融合的资料，包括各种图像融合的方法和分析，具有较好的使用价值-Fusion of information, including a variety of image fusion methods and analysis, and has good value
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图像融合中常用的评价指标（非常全面）如：平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等。-Image fusion evaluation (very comprehensive): average gradient, correlation coefficient, entropy, cross entropy, joint entropy, mean square error and mutual i
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