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图像融合算法
实现多种方法的全色和多光谱图像融合：（1）IHS变换（2）高通滤波（3）GIHS方法（4）小波变换（5）PCA（6）Brovey变换。matlab实现。
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一种基于模糊集和小波变换的图像融合方法
提出了一种基于小波变换和模糊集的图像融合算法.其基本思想是: 首先对图像进行小波变换,获得图像的低频和高频分量;随后在融合过程中, 对低频和高频分量采取不同的融合策略, 即对低频分量采用平均能量法进行融合,对高频成分利用图像的模糊集, 寻求一个模糊隶属函数作为融合算子进行融合; 最后再对融合后的图像进行小波反变换,重构出融合后的图像.实验结果证明了方法的有效性
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基于NSCT 与模糊逻辑的图像融合方法
提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和模糊逻辑的图像融合方法。NSCT分解有利于更好地保持图像的边缘
信息和轮廓结构，并增强图像的平移不变性。在对原图像进行多尺度几何分解后，针对图像融合过程中原图像融入信息程度的
不确定性，采用基于模糊逻辑（Fuzzy logic ）的融合规则指导图像的融合：根据高低频各自的频带特性和待融合图像的特点，对高
频使用基于信息熵与模糊逻辑的融合方法
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