matlab红外多尺度
时间: 2023-08-11 18:07:18 浏览: 54
引用\[1\]:基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的红外与可见光图像融合\[J\]. 电子与信息学报, 2018, 40(6):7. 引用\[2\]:基于多尺度分解的融合方法经过多尺度分解,将红外图像(可见光图像)分解为一个基本层和多个细节层。引用\[3\]:在低照度环境下拍摄的可见光图像可视性较差,若将其与红外图像直接融合会导致融合结果清晰度不理想.针对这一问题,该文提出一种基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的图像融合方法.首先,在融合之前采用基于导向滤波的自适应增强算法提高可见光图像中暗区内容的可视性.其次,通过一种尺度感知边缘保持滤波器对输入图像进行多尺度分解.再次,应用频率调谐滤波构造显著图.最后,利用由导向滤波生成的权重图重构融合图像.实验结果表明,所提方法不仅可以使细节信息更突出,而且还能够有效地抑制伪影.
问题: matlab红外多尺度图像融合的方法是什么?
回答: 在基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的红外与可见光图像融合方法中,首先采用基于导向滤波的自适应增强算法提高可见光图像中暗区内容的可视性。然后,通过一种尺度感知边缘保持滤波器对输入图像进行多尺度分解。接下来,应用频率调谐滤波构造显著图。最后,利用由导向滤波生成的权重图重构融合图像。这种方法能够使细节信息更突出,并有效地抑制伪影,从而实现红外多尺度图像的融合。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【图像融合】基于对比度增强结合多尺度边缘保持分解红外与可见光图像融合含Matlab源码](https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/125353291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【图像融合】基于matlab增强随机游走算法多焦点图像融合【含Matlab源码 1975期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/126049683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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