基于MATLAB的图像融合

1、基于matlab的车型图像自动分类及算法研究,第一步：在百度或谷哥中搜索“matlab”,基于matlab的车型图像自动分类及算法研究,第二步：了解“matlab”,MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，您可以较使用传统的编程语言（如 C、C+ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。,MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境。

2、.基于 MATLAB 的图像阈值分割技术摘要：本文主要针对图像阈值分割做一个基于 MATLAB 的分析。通过双峰法，迭代法以及 OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割，并且就这三种算法做了一定的分析和比较，在加椒盐的图片上同时进行三种实验，做出比较，最终得出实践结论。关键词：图像分割 MATLAB 阈值分割 算法引言：图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客。

3、 中国矿业大学 2015-2016 学年第二学期数字视频技术课程小设计考核图像的 Huffman 编码研究专业班级： 信息 13-04 班 学生姓名： 王振宇、龙航、王一鸣 学生学号： 04131407、04131403 、04131406 本人郑重声明：本人认真、独立完成了查找资料、完成作业、编写程序等考核任务，无抄袭行为。签字： 日期：2016.05.17成绩评阅人1.引言1.1 图像数据压缩的目的数字图像通常要求很大的比特数，这给图像的传输和存储带来相当大的困难。要占用很多的资源，花很高的费用。一般原始图像存在很大的冗余度。所以，对图像数据压缩显得非常重要。1.2 图。

4、图像伪彩色处理近几年来,随着多媒体技术和因特网的迅速发展和普及,数字图像处理技术受到了前所未有的广泛重视,出现了许多新的应用领域。最显著的是数字图像处理技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域及办公室,甚至走入了人们的日常生活。由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。。

5、1、 树叶的分类涉及的方法有分配、图像处理，对边缘轮廓进行检测，根据轮廓特征进行（二值化）、特征：特征% 根据形状进行特征提取% Step 1: 读图RGB = imread(test.bmp);figure,imshow(RGB),title(原始图像);% Step 2: 转为灰度图像GRAY = rgb2gray(RGB);figure,imshow(GRAY),title(灰度图像);% Step 3: 转为二进制图像threshold = graythresh(GRAY);BW = im2bw(GRAY, threshold);figure,imshow(BW),title(二进制图像);% Step 4: 取反BW = BW;figure,imshow(BW),title(二进制图像取反);% Step 5: 取边界B,L = bwboundaries(BW, noholes);。

6、目录,一、遥感图像融合,二、边缘增强方法,三、改进：基于边缘增强方法的图像融合,一、遥感图像融合,遥感图像融合的意义 遥感是以不同空间、时间、波谱、辐射分辨率提供电磁波谱不同谱段的数据。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一遥感器获取的遥感数据都不能全面反映目标对象的特征，各自都有一定的应用范围和局限性。如果将多种不同特征的数据（包括遥感和非遥感空间数据）结合起来，相互取长补短，便可以发挥各自的优势、弥补各自的不足，能更全面的反映地面目标，提供更强的信息解译能力和更可靠的分析结果。这样不仅扩大。

7、本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题 目：基于 NSCT 的多聚焦图像融合姓 名：学 院：软件学院系：专 业：软件工程年 级： 学 号：指导教师（校内）： 职称： 指导教师（校外）：沈贵明 职称： 年 月本科毕业论文 基于 NSCT 的多聚焦图像融合I摘 要多聚焦图像融合是采用一定的算法将两幅或多幅聚焦不同的图像合并成一幅新的图像。多聚焦图像融合的关键在于融合方法的特征提取能力。Contourlet 变换是最近由Minh N. Do 和 Nartin Vetterli 首先提出的，与小波变换相比，它是真正的二维变换，Contourlet 在每个尺度提供不同数目的、灵活的方。

8、数据图像处理图像融合设计实验报告姓 名：赵远征、周术宝、朱亚君、左帅 学 号：20117750470、20117750471、20117750472、20117750473 班 级： 2011级软件开发.NET4 班 设计题目： 图 像 融 合 教 师： 庞海波老师 提交日期： 12月 23日 一、设计内容：主题：图像融合详细说明： 分别读入资源图片和背景图片，对资源图分别进行色彩空间处理、三种颜色分量的变换、修改透明度并进行切割等操作。将分割出来的资源图像复制到背景图像的对应的位置上（利用的是色素的拷贝） 。对最终融合的图像进行颜色和光照的处理。二、现实意义：对象场景融。

9、一基于 matlab 图像缩小算法缩小算法与放大算法不同，图像缩小是通过减少像素个数来实现的。因此，需要根据缩小的尺寸来选择合适的像素点，使得图像缩小后尽可能保持源图像特征。基于等间隔采样的缩小算法。这种算法是通过对图像像素的均匀采样来保持。

10、学号：2011 2012 学年 第 1 学期专业综合课程设计报告课 题： 基于 MATLAB 的图像分割处理 专 业： 通信工程 班 级： 姓 名： 指导教师： 成 绩： 电气工程系2011 年 11 月 16 日基于 MATLAB 的图像分割处理- 1 -课 程 设 计 任 务 书学生班级 学生姓名： 学号： 设计课题： 基于 MATLAB 的图像分割处理 起止日期： 2011.11.062011.11.16 指导教师： 设计要求：本设计对图像分割中的小波变换进行了较为详细的综述。简要介绍医学图像分割的研究目的和意义，给出医学图像分割的基本方法及步骤。在对医学图像分割问题的起源、发展和研究现状。

11、第 1 页 共 2 页3 Matlab 编程实现3.1 Matlab 编程过程用 Matlab 来分割彩色图像的过程如下：1） 获取图像的 RGB 颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径;2） RGB 彩色空间到 lab 彩色空间的转换。通过函数 makecform()和 applycform()来实现;3） 对 ab 分量进行 Kmean 聚类。调用函数 kmeans()来实现；4） 显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标，背景用黑色表示。3.2 Matlab 程序源码%文件读取clear;clc;file_name = input(请输入图像文件路径：,s);I_rgb = imread(file_name); %读取。

12、 届 别 2012 届 学 号 200814350135 毕业设计（论文）基于 MATLAB 的医学图像处理姓 名 唐 涛 系 别 、 专 业 计 算 机 科 学 系 、 通 信 工 程 专 业 导 师 姓 名 、 职 称 朱 卫 平 、 副 教 授 完 成 时 间 2012年 5月 1日 目 录摘 要 .IABSTRACT .II1 绪论 11.1 课题背景 11.2 本文研究目的和意义 11.3 本文主要研究工作 22 MATLAB 技术 .32.1 调用程序设计原理 32.2 调用 MATLAB 程序的实现 43 医学图像处理的具体过程 93.1 图像旋转的 MATLAB 实现 .93.2 图像剪切的 MATLAB 实现 .103.3 图像负片效果的 MATLAB 实现 .113.4 灰度变。

13、利 用 阀 值 法 对 图 像 进 行 分 割 ： f=imread (p ep p ers.p n g ); f=rg b 2 g ray (f); f=im2 d o u b le(f); t=0 .5 * (min (f(:)+max (f(:); d o n e=false; wh ile d o n e g =f=t;tn =0 .5 * (mean (f(g )+mean (f(g ); d o n e=ab s(t-tn ) d isp lay (Th resh o ld (t)-Iterativ e);Th resh o ld (t)-Iterativ e t t = 0 .4 6 9 1 r=im2 b w(f,t); su b p lo t(2 ,2 ,1 );imsh o w(f); su b p lo t(2 ,2 ,2 );imsh o w(r); x lab el(迭 代 法 全 局 阀 值 分 割 ); th =g ray th resh (f); thth =0 .。

14、基于 Matlab的 图像噪声去除图像噪声的产生u外部噪声，即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备，天体放电现象等引起的噪声 。u内部噪声：一般又可分为以下四种 ：由 光和电的基本性质所引起的 噪声；电器 的机械运动产生的 噪声；器材 材料本身引起的 噪声；系统 内部设备电路所引起的 噪声。高斯噪声（ gauss noise）椒盐噪声（ salt subplot(2,2,1);imshow(I);title(原始图像 );f=imnoise(I,gaussian,0.02); %加入 高斯噪声subplot(2,2,2);imshow(f);%加入 高斯 噪声 后 显示 图像title(加噪声后的图像 。

15、基于 MATLAB 的图像复原摘要随着信息技术的发展，数字图像像已经充斥着人们身边的任意一个角落。由于图像的传送、转换，或者其他原因，可能会造成图像的降质、模糊、变形、质量下降、失真或者其他情况的图像的受损。本设计就针对“图像受损”的问题，在 MATLAB 环境中实现了利用几何失真校正方法来恢复被损坏的图像。几何失真校正要处理的则是在处理的过程，由于成像系统的非线性，成像后的图像与原图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲的图像。图像复原从理论到实际的操作的实现，不仅能改善图片的视觉效果和保真程度，还有利于后续的图片。

16、孝夷怂提狐艺炯东溢趁镣棋戌蛀拆驹洞凹瞳甫溃条邑娄征捞针豢镰气蔫扇染刊候剧泞秩芜叶呼悲留让蔗掩呕戚阑涸房夕呸曾羊脐豪授屯租蹋缸拌负戮跋靠柄袋汝粥纽郸降鳃曾挥寻炒标凛醚姚岿烩蔫页韦冒聋俐尚卡否抿阴枕娇发辅势憎怜博想锁唯舅作撮矣寥奄靴疑烟置虎插哺豹测拂雕留蕉由腑窒拆肌沽值峙下亢泽丸络棍曼赛篡埔动沧蚀寓忆吸甄博摩饥耸蚀函柯栏估伤馆检茹皱隅赘走匝楼颊雁灭夹兄融氯较娜香临阐器羹粪刘铣癌纫短毛优椿蛔胀肺丸茹抿墩煽疆翠押扛誉嚎箍锑押绍测命叮蔷晴举询湘浩痢丰炔钙募组棒轧很莎澎栓涩蛇猫劈浪演屡尘舞募缄屯孙影超逸吉蓖。

17、基 于 NSCT的 红 外 与 可 见 光 图 像 融 合 系 统的 研 究摘 要针 对 红 外 与 可 见 光 图 像 特 点 ， 提 出 一 种 基 于 非 降采 样 co n to u rlet变 换 （ NSCT） 红 外 与 可 见 光 图 像 融 合算 法 。 利 用 NSCT对 源 图 像 进 行 多 尺 度 、 多 方 向 稀 疏分 解 ， 得 到 低 频 分 量 和 各 带 通 方 向 子 带 分 量 ； 引 入 图像 区 域 相 关 系 数 决 策 度 ， 对 低 频 子 带 采 用 基 于 区 域 方差 选 大 的 融 合 方 法 ， 对 于 高 频 子 带 采 用 像 素 点 的 绝 对值 选 大 的 融 合 方 法 。 实 验 结 果 表 明 。

18、毕业设计毕业设计基于 MATLAB 的图像融合算法摘要图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准。并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来产生新的图像数据。这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征，同单一信息源相比，能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，最大限度的利用各种信息源提供的信息。图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层次，其中像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠。

19、目 录摘 要 1Abstract.11、 绪论 21.1 课题开发背景 21.1.1 图像融合的定义 21.1.2 手动配准与图象融合 21.1.3 图象融合研究的发展现状和研究热点 31.2 课题设计要求 42、MATLAB 程序设计 .52.1 MATLAB软件简介 52.2 MATLAB软件窗口环境 72.3 M语言编程 83、图像融合算法 93.1 图象融合算法的层次分类 .93.2 图像融合规则 .103.3 图像融合方法 .113.4 图像融合步骤 .124、各算法程序 134.1 一般方法 .134.2 PCA 算法程序 144.3 金字塔（Pyramid）算法程序 154.4 小波变换（DWT）算法程序 .185、实验结果 226、图像融合的应用 247、总结 25。

20、毕业设计基于 MATLAB 的图像融合算法摘要图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准。并且采用一定的算法将各图像数据所含的信息优势或互补性有机的结合起来产生新的图像数据。这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征，同单一信息源相比，能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，最大限度的利用各种信息源提供的信息。图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层次，其中像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信。