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  • 图像融合代码

    2016-05-21 15:35:49
    基于contourlet图像融合代码,MATLAB,已经过编译
  • pcnn图像融合代码matlab 脉冲耦合神经网络 PCNN_large_arrange此工具箱包含Matlab文件,这些文件实现了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合算法。 您可以从以下网站下载此代码:如果使用该代码,请引用以下论文...
  • 图像融合代码.rar

    2020-07-03 22:25:11
    图像融合思路:首先对两幅图像进行灰度处理并进行Harris角点检测,然后根据检测的角点做特征匹配,接着通过homography变换将一幅图像拼接到另一幅图像上,最后将重叠的像素点进行融合得到一副图像。 文件包括:实验...
  • 多聚焦图像融合代码

    2018-03-19 21:45:10
    一款关于多聚焦图像融合算法的Matlab实现代码,附有详细图片
  • 用matlab实现图像融合代码+图像,已运行通过。
  • 常用图像融合代码

    2013-01-15 15:29:23
    常用的IHS,PCA 加权图像融合三种算法,Matlab源代码
  • 传统IHS变换图像融合方法,压缩包里面有代码和测试数据,打开MATLAB直接运行test.m就可以了。
  • FusionGAN图像融合代码学习

    千次阅读 热门讨论 2020-06-10 10:06:42
    FusionGAN是使用生成对抗式神经网络(GAN)来完成红外和可见光图像融合任务,并且取得了很好的实验效果。 FusionGAN代码 FusionGAN代码 FusionGAN代码已经开源在GitHub上(链接: [link]...

    FusionGAN简介

    FusionGAN是使用生成对抗式神经网络(GAN)来完成红外和可见光图像融合任务,并且取得了很好的实验效果。

    论文地址

    FusionGAN论文地址:
    FusionGAN: A generative adversarial network for infrared and visible image fusion

    FusionGAN代码

    FusionGAN代码已经开源在GitHub上FusionGAN代码

    FusionGAN开源代码内容

    代码下载好,解压后,应该有如下内容FusionGAN开源代码自带文件
    cheatpoint文件夹中CGAN_120文件夹内存放的是预训练模型
    Train_ir/Train_vi分别存放的是训练用的红外和可见光数据集
    Test_ir/Test_vi分别存放的是测试用的红外和可见光数据集

    使用预训练模型运行代码

    如果只需要使用预训练模型运行代码,只需要运行test_one_image.py文件即可,运行代码为

    python3 test_one_image.py
    

    这里使用python3是因为我使用的环境原因,如果您运行报错可尝试使用如下代码

    python test_one_image.py
    

    运行正确后,
    使用预训练模型测试数据集
    实验结果会保存在result文件夹中

    使用FusionGAN训练自己的数据集

    训练过程

    数据集相关

    红外和可见光图像训练数据集分别放在Train_ir/Train_vi中,代码默认图像必须是.bmp格式,如果数据集不是.bmp格式,则需要修改utils.py文件第72行代码,修改.bmp为你数据集中的图片格式

      if FLAGS.is_train:
        filenames = os.listdir(dataset)
        data_dir = os.path.join(os.getcwd(), dataset)
        data = glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.bmp"))#修改bmp为你数据集中的图片格式
        data.extend(glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.tif")))
        #将图片按序号排序
        data.sort(key=lambda x:int(x[len(data_dir)+1:-4]))
      else:
        data_dir = os.path.join(os.sep, (os.path.join(os.getcwd(), dataset)))
        data = glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.bmp"))
        data.extend(glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.tif")))
        data.sort(key=lambda x:int(x[len(data_dir)+1:-4]))
      #print(data)
    

    代码修改

    1. xrange修改为range

    由于我的python版本为python 3.x,而xrange( )函数时在python 2.x中的一个函数,在Python 3中,range()的实现方式与xrange()函数相同,所以就不存在专用的xrange( ),因此需要把xrange改为range,需要修改的地方有三处:
    model.py的144和147行以及utils.py的150行。
    2. 其他修改
    按如下方式修改utils.py的164行。

              sub_label = label_[x+padding:x+padding+config.label_size, y+padding:y+padding+config.label_size] # [21 x 21]
              sub_label = label_[int(x+padding):int(x+padding+config.label_size), int(y+padding):int(y+padding+config.label_size)] # [21 x 21]
    

    我在运行FusionGAN代码时只需要修改以上几处就可以正常训练自己的数据集了。

    训练

    修改好代码后,只需要运行main.py文件即可,运行代码为

    python3 main.py
    

    这里使用python3是因为我使用的环境原因,如果您运行报错可尝试使用如下代码

    python main.py
    

    训练过程会在cheatpoint文件夹中生成Train_ir/Train_vi两个文件,两个文件中均有train.h5的文件,训练生成的模型会放在CGAN_120文件夹内

    测试过程

    测试只需要运行test_one_image.py文件即可,运行代码为

    python3 test_one_image.py
    

    这里使用python3是因为我使用的环境原因,如果您运行报错可尝试使用如下代码

    python test_one_image.py
    

    总结

    我按照上述过程就可以顺利运行FusionGAN代码,并使用该代码训练自己的数据集,但因为每个人环境的不同,可能会有其他问题的出现,只需要根据报错信息,善用搜索引擎,耐心修改即可。

    展开全文
  • 基于小波变换的图像融合技术,用matlab代码实现。代码后边有解释说明。
  • PMGI图像融合代码学习

    2020-06-16 11:06:35
    PMGI是使用卷积神经网络(CNN)来完成图像融合任务,从图像梯度和对比度两条路径来提取图像信息,并且在同一条路径上使用特征重用,以避免由于卷积而丢失图像信息.同时,在两条路径之间引入了路径传递块,实现了...


    PMGI代码和FusionGAN代码十分类似,可以参考我的另一篇FusionGAN的博文
    论文标题:Rethinking the Image Fusion: A Fast Unified Image Fusion Network based on Proportional Maintenance of Gradient and Intensity

    PMGI简介

    PMGI是使用卷积神经网络(CNN)来完成图像融合任务,从图像梯度和对比度两条路径来提取图像信息,并且在同一条路径上使用特征重用,以避免由于卷积而丢失图像信息.同时,在两条路径之间引入了路径传递块,实现了不同路径间的信息交换,保证了融合图像有更丰富信息.
    论文亮点:

    1. 适用于多种融合任务(红外和可见光图像融合,多聚焦图像融合,多曝光图像融合,医学图像融合,遥感图像融合)
    2. 梯度和强度的LOSS

    FusionGAN代码

    PMGI代码已经开源在GitHub上PMGI代码

    PMGI开源代码内容

    代码下载好,解压后,应该有如下内容
    PMGI
    五个文件夹分别对应红外和可见光图像融合,医学图像融合,多曝光图像融合,多聚焦图像融合,遥感图像融合五个融合任务
    IR_VI
    每个文件夹中都有一下五个文件
    cheatpoint文件夹中CGAN_120文件夹内存放的是预训练模型
    医学
    多曝光
    其中医学文件夹中除了五个基本文件外还有RGB_IHS文件夹,是用于将融合结果转化为彩色。多曝光文件夹中RGB2YCbCr文件夹,是用于将融合结果转化为彩色。

    使用预训练模型运行代码

    如果只需要使用预训练模型运行代码,需要自己新建Test_ir/Test_vi文件夹,将数据集放入对应文件夹内,运行test_one_image.py文件即可,运行代码为

    python3 test_one_image.py
    

    这里使用python3是因为我使用的环境原因,如果您运行报错可尝试使用如下代码

    python test_one_image.py
    

    运行正确后,
    使用预训练模型测试数据集
    实验结果会保存在result文件夹中

    使用PMGI训练自己的数据集

    训练过程

    数据集相关

    训练数据集分别放在Train_ir/Train_vi中,代码默认图像必须是.bmp格式,如果数据集不是.bmp格式,则需要修改utils.py文件第72行代码,修改.bmp为你数据集中的图片格式

      if FLAGS.is_train:
        filenames = os.listdir(dataset)
        data_dir = os.path.join(os.getcwd(), dataset)
        data = glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.bmp"))#修改bmp为你数据集中的图片格式
        data.extend(glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.tif")))
        #将图片按序号排序
        data.sort(key=lambda x:int(x[len(data_dir)+1:-4]))
      else:
        data_dir = os.path.join(os.sep, (os.path.join(os.getcwd(), dataset)))
        data = glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.bmp"))
        data.extend(glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.tif")))
        data.sort(key=lambda x:int(x[len(data_dir)+1:-4]))
      #print(data)
    

    代码修改

    1. xrange修改为range

    由于我的python版本为python 3.x,而xrange( )函数时在python 2.x中的一个函数,在Python 3中,range()的实现方式与xrange()函数相同,所以就不存在专用的xrange( ),因此需要把xrange改为range,需要修改的地方有三处:
    model.py的144和147行以及utils.py的150行。
    2. 其他修改
    按如下方式修改utils.py的164行。

              sub_label = label_[x+padding:x+padding+config.label_size, y+padding:y+padding+config.label_size] # [21 x 21]
              sub_label = label_[int(x+padding):int(x+padding+config.label_size), int(y+padding):int(y+padding+config.label_size)] # [21 x 21]
    

    我在运行PMGI代码时只需要修改以上几处就可以正常训练自己的数据集了。

    训练

    修改好代码后,只需要运行main.py文件即可,运行代码为

    python3 main.py
    

    这里使用python3是因为我使用的环境原因,如果您运行报错可尝试使用如下代码

    python main.py
    

    训练过程会在cheatpoint文件夹中生成Train_ir/Train_vi两个文件,两个文件中均有train.h5的文件,训练生成的模型会放在CGAN_120文件夹内

    测试过程

    测试只需要运行test_one_image.py文件即可,运行代码为

    python3 test_one_image.py
    

    这里使用python3是因为我使用的环境原因,如果您运行报错可尝试使用如下代码

    python test_one_image.py
    

    总结

    我按照上述过程就可以顺利运行PMGI代码,并使用该代码训练自己的数据集,但因为每个人环境的不同,可能会有其他问题的出现,只需要根据报错信息,善用搜索引擎,耐心修改即可。

    展开全文
  • 图像融合代码matlab

    热门讨论 2013-04-05 11:32:01
    加权平均、HIS、高通滤波、灰度调制 含图像 运行成功
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  • 基于DCT与拉普拉斯变换的图像融合

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