文章目录1前言2Qabf介绍3Qabf的代码3.1matlab代码3.2python代码3.3效果对比4总结1前言在评估融合图像质量时，由于作者使用的是python代码进行融合，但QAB/FQ^{AB/F}QAB/F只有matlab代码，在使用时非常不方便，所以作者就根据matlab代码实现了QAB/FQ^{AB/F}QAB/F的python代码。2Qabf介绍QAB/FQ^{AB/F}QAB/F

这是我尝试使用OpenCVPython重新创建它.这是一个相当破解的解决方案,有点计算密集,但它确实完成了工作.首先,创建一个遮罩,其中零像素对应于您希望保持高分辨率的像素,而一个像素对应于您想要模糊的像素.为了简单起见,我会创建一个暗像素圆圈来定义高分辨率像素.使用这个掩码,我建议使用的一个工具就是在这个掩码上使用distancetransform.对于二进制掩码中的每个点,距离变换中的对应输出

图像融合质量评价方法的python代码实现——MS-SSIM图像融合质量评价方法的python代码实现——MS-SSIM文章目录1前言2MS-SSIM介绍2MS-SSIM的代码2.1matlab代码2.2python

图像融合评估指标Python版这篇博客利用Python把大部分图像融合指标基于图像融合评估指标复现了，从而方便大家更好的使用Python进行指标计算，以及一些I/O操作。

与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，

光谱预处理方法基线校正一阶导数用于扣除斜线和曲线背景，基本公式如下xi为第i个样品的光谱，g为窗口宽度二阶导数提高光谱分辨率，基本公式如下平滑处理由光谱仪得到的光谱信号中既含有有用信息，同时也叠加着随机误差

该算法主要用于处理高光谱和近红外光谱的原始数据，主要包括标准正态变量交化（SNV）、标准化（Autoscales）、SavitZky一Golay卷积平滑法（SG-平滑）、一阶求导（1stderivative

GF-1和GF-2的PMS数据全部的预处理流程主要包括5个部分：（1）辐射定标（2）大气校正（3）正射校正（4）图像融合（5）影像配准。由于全色图像无法进行大气校正，在定量遥感中一般仅使用多光谱数据。

详情点击链接：“遥感+”蓝碳储量估算、红树林信息提取与论文一，光谱遥感数据及预处理.1高光谱遥感数据高光谱分辨率遥感是用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。

通过一些实践项目的练习，总结下图像处理的一般过程方法：原始图–>灰度图–>高斯滤波，消除噪声–>二值图–>中值滤波，消除噪声–>膨胀处理–>数据处理（如：求得坐标，划线)–>图像融合1.opencv学习

根据图像表征层次的不同，图像融合可分为三个层次的融合：像素级融合、特征级融合和决策级融合，下图是像融合层级划分图。其中像素级融合位于最低层，可以看作是对信息仅作特征提取并直接使用。

Imagefusionintheloopofhigh-levelvisiontasks:Asemantic-awarereal-timeinfraredandvisibleimagefusionnetwork（高级视觉任务循环中的图像融合

MSE-Fusion:Weaklysupervisedmedicalimagefusionwithmodalsynthesisandenhancement（MSE融合:具有模态综合和增强的弱监督医学图像融合

资源整理1Coding：2Paper:1Coding：1.高光谱遥感相关代码资源。

最近在复现图像融合Densefuse时，出现报错：ValueError:cannotreshapearrayofsize97200intoshape(256,256,1）在网上查了下，说是输入的尺寸不对

文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121939961目录第1章什么是图像融合

但是二值化后的结果以阴影部分外围与图像融合，导致再用findContours函数在寻找外围边框时，边框发现是二值化阴影部分与图像融合后的二值图。

平面图像可以看成是二维信号，因此，小波包分析很自然地应用到了图像处理领域，如在图像的压缩编码、图像消噪、图像增强以及图像融合等方面都很好的应用。本文将对小波包分析在图像处理中的应用作以简单

目录全景图像拼接基本介绍全景图拼接步骤全景图拼接原理RANSAC算法图像配准图割方法图像融合APAP算法multi-bandbleing算法全景图拼接代码实现代码调试报错1解决方法报错2解决方法运行代码拼接结果数据集

Adversarialpan-sharpeningattacksforobjectdetectioninremotesensing（对抗性泛锐化攻击在遥感目标检测中的应用）全色锐化是遥感系统中最常用的技术之一，其目的是将纹理丰富的PAN图像和多光谱MS图像融合

问题：merge虽然是非常好用的图像融合工具，但是它只提供四种内置融合方式，first,last,min和max，即MERGE_METHODS={'first':copy_first,'last':copy_last

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一、前言高光谱成像是遥感中的一项重要技术，它收集从可见光到近红外波长的电磁波谱。高光谱成像传感器通常提供来自地球表面同一区域的数百个窄光谱带。

InfraredandVisibleImageFusionUsingAttention-BasedGenerativeAdversarialNetworks（AttentionFGAN：使用基于注意的生成对抗网络进行红外和可见光图像融合

前言泊松融合（PoissonBlending）是图像处理领域著名的图像融合算法，自从2003年发表以来，有很多基于此算法的应用和改进研究出现。

Deeplearning-basedcompressedimageartifactsreductionbasedonmulti-scaleimagefusion（基于多尺度图像融合的基于深度学习的压缩图像伪影减少

所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算。未经过大气校正的辐射亮度或者无量纲的DN值数据不适合计算植被指数。

光谱多元散射校正（MSC）的目的：经过散射校正后得到的光谱数据可以有效的消除由于散射水平不同带来的光谱差异，从而增强光谱与数据之间的相关性。（1）求得所有光谱数据的平均值作为“理想光谱”；计算平均光谱：（2）将每个样品的光谱与平均光谱进行一元线性回归运算，求得各光谱相对于标准光谱的线性平移量(回归常数)和倾斜偏移量(回归系数)，一元线性回归：mi和bi分别表示各样品近红外光谱Ai与平均光谱A进行一

SG平滑是我们在预处理高光谱数据常用的方法，由Savizkg和Golag提出的，基于最小二乘原理的多项式平滑算法,也称卷积平滑。sgolayfilt是matlab已经封装好的SG平滑函数。

图片的读取与显示1.1图片的读取1.2显示的图片1.2.1显示原始图片1.2.2灰度图1.3BGR转换成灰度图、RGB2.保存图片3.视频的读取与显示4.截取图像部分5.颜色通道提取6.边界填充7.数值计算8.图像融合

转载自:OpenCV探索之路（二十四）图像拼接和图像融合技术图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要

为了解决高光谱分类问题中带标签数据不足，数据标签采集困难的问题，本文提出了一种自适应SoftLabel生成方法，同时提出了PCN网络结果和自适应蒸馏的网络训练方法和高光谱3DTransformation

文章目录原理解析全景图像:1.1全景拼接1.2RANSAC算法1.3图像配准1.4图割方法1.5图像融合1.6APAP算法1.7multi-bandbleing算法代码测试原理解析全景图像:同一位置（即图像的照相机位置相同

高光谱图像、磁共振图像、RGB图像等都可以表示成三维数组的形式，在数学上将这种多维数组称为高阶张量，同样，上述三种图像都可以表示成三阶张量。

1044197988/Python-Image-feature-extractiongithub.com原始图片这里拿高光谱影像图片作为示例，图片大小为512*512。

全景图像融合的原理？因为JD上写的是手机图像相关的开发&调试，数图课设刚好做过这个，本来是一个不错的加分项，然而面试的时候只讲到特征点检测，后面基本口胡--！

1.HSIHyperspectralImage高光谱图像2.DRMDimensionalityReductionMethod降维方法3.FSAFeatureSelectionAlgorithm特征（波段

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述图像融合（ImageFusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息

1前期准备与本文理论部分1.1几句闲谈  前面几篇博客介绍了基于Landsat这一多光谱遥感图像数据的多种地表温度（LST）反演方法，大家可以参考博客1（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/113915477）、博客2（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/deta

Cloud/shadowdetectionbasedonspectralindicesformulti/hyperspectralopticalremotesensingimagery基于光谱指数的多/高光谱光学遥感成像仪云

DATE：2021.5.11、参考基于SIFT特征与小波变换的图像配准融合方法研究SIFT特征匹配详细原理2、前言在大学课题设计和毕业设计中，要求实现《基于SIFT/SURF配准和小波变换图像融合Matlab

遥感图像融合是将只有高时空分辨率(但时间跨度较大）和只有高时间分辨率(空间分辨率较低)的两个张图像各自提取其优势部分，生成高时空分辨率的遥感图像，该方法可在增强遥感高分辨率图像时间连续性和提高遥感图像利用率以及各种植被指数的长时间序列生成中又有很好的帮助

光学图像和SAR图像的配准是实现多源图像融合和复合分析的基础基本方案：(1)基于边缘提取的方法，即提取SAR图像和光学图像边缘特征的基础上按照一定的相似性测度进行匹配。

SAR因具有全天候成像能力和地物穿透能力，因此具有非常广泛的应用，如变化检测[1]、图像融合[2]、目标检测与识别[3]。图像配准方法可分为两类:基于区域的配准方法和基于特征的配准方法[4]。

算法原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是深度学习中最常见的一种算法，它具有强大的特征学习能力。CNN通过结合局部感知区域、共享权重、空间或者时间上的降采样来充分利用数据本身包含的局部性等特征，优化网络结构，并且保证一定程度上的位移和变形的不变性。因此，CNN被广泛应用在图像分类，语音识别，目标检测和人脸识别等领域。一般而言，一个简单的卷积神经网络结构

文章目录1.Paper解读2.代码1.引入数据和基本函数库2.定义HybridSN类3.创建数据集4.训练5.模型测试6.显示分类结果3.思考1.Paper解读下面代码原理来自2019年IEEE论文：HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification该论文认为二维卷积不能提取光谱维度的特征，

FusionGAN：一种生成式红外与可见光图像融合对抗网络FusionGAN：一种生成式红外与可见光图像融合对抗网络简要介绍损失函数网络架构训练细节实验应用于融合不同分辨率的图像（低分辨率红外图像和高分辨率可见光图像

图像拼接，需要用到图像映射、特征检测与匹配、图像融合技术。效果：原图：现在将其stitch，其中用到了sift特征点检测，图像融合等图像操作，效果图：其拼接效果还可以。

如将相机图像和激光雷达投影反射率图或是红外图像融合，都需要保证输入到网络的双模态图片是一一对应的，否则就失去了融合的意义。本文主要讲解基于pytorch的双模态数据载入方法，希望对需要的人有帮助。