图像融合

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OpenCV开发笔记（八十）：基于特征点匹配实现全景图片拼接若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/141790116

图像融合论文速读：(PSFusion)一种实用的基于渐进式语义注入和场景保真度的IVIF网络@article{tang2023rethinking, title={Rethinking the necessity of image fusion in high-level vision tasks: A practical infrared and visible image fusion network based on progressive semantic injection and scene fidelity}, author={Tang, Linfeng and Zhang, Ha

FPGA高端项目：FPGA基于GS2971+GS2972架构的SDI视频收发+HLS多路视频融合叠加，提供1套工程源码和技术支持目前FPGA实现SDI视频编解码有两种方案：一是使用专用编解码芯片，比如典型的接收器GS2971，发送器GS2972，优点是简单，比如GS2971接收器直接将SDI解码为并行的YCrCb422，GS2972发送器直接将并行的YCrCb422编码为SDI视频，缺点是成本较高，可以百度一下GS2971和GS2972的价格；另一种方案是使用FPGA逻辑资源部实现SDI编解码，利用Xilinx系列FPGA的GTP/GTX资源实现解串，利用Xilinx系列FPGA的SMPTE SDI资源实现SDI编解码，优点是合理

图像融合论文阅读：MURF: Mutually Reinforcing Multi-Modal Image Registration and Fusion@article{xu2023murf, title={MURF: Mutually Reinforcing Multi-modal Image Registration and Fusion}, author={Xu, Han and Yuan, Jiteng and Ma, Jiayi}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, year={2023}, publisher={IEEE} }

图像融合论文阅读：DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion@article{zhao2023ddfm, title={DDFM: denoising diffusion model for multi-modality image fusion}, author={Zhao, Zixiang and Bai, Haowen and Zhu, Yuanzhi and Zhang, Jiangshe and Xu, Shuang and Zhang, Yulun and Zhang, Kai and Meng, Deyu and Timofte, Radu and

小郭同学要努力

【Bidomain建模范式：Pansharpening】（泛锐化的Bidomain建模范式）泛锐化是一个具有挑战性的低层次视觉任务，其目的是学习光谱信息和空间细节之间的互补表示。尽管取得了显着的进步，现有的基于深度神经网络（DNN）的泛锐化算法仍然面临着共同的局限性。1)这些方法很少考虑不同光谱带的局部特异性; 2）它们通常在空间域中提取全局细节，这忽略了与任务相关的退化，例如，MS图像的下采样过程中，也受到有限的感受野。在这项工作中，我们提出了一种新的bidomain建模范式pansharpening问题（称为BiMPan），它既考虑到局部光谱特异性和全局空

图像融合论文阅读：CoCoNet: 基于多层特征集成的耦合对比学习网络多模态图像融合@article{liu2023coconet, title={Coconet: Coupled contrastive learning network with multi-level feature ensemble for multi-modality image fusion}, author={Liu, Jinyuan and Lin, Runjia and Wu, Guanyao and Liu, Risheng and Luo, Zhongxuan and Fan, Xin}, journ

基于深度学习的热红外与可见光图像融合热红外（IR）与可见光（VIS）图像融合在许多领域中都具有重要的应用，如夜间监测、目标检测和军事领域。深度学习提供了一种强大的框架，可以用于学习多模态图像的高级特征，从而实现更好的融合效果。以下是一些基于深度学习的热红外与可见光图像融合算法的关键概念：

图像处理02 matlab中NSCT的使用最近在学习NSCT相关内容，奈何网上资源太少，简单看了些论文找了一些帖子才懂了一点点，在此分享给大家，希望有所帮助。

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【零参考GAN:Pansharpening】（用于多光谱和全色图像融合的零参考GAN）本文提出了一种融合低空间分辨率多光谱(LR MS)和高空间分辨率全色(PAN)图像的新的全色锐化方法–零参考生成对抗网络(ZeRGAN)。在该方法中，零参考表示它不需要使用成对的缩小尺度图像或未成对的全尺度图像进行训练。为了得到准确的融合结果，我们在一组多尺度生成器和它们对应的鉴别器之间建立了一个对抗性博弈。通过多尺度生成器，融合的高空间分辨率MS（HRMS）图像逐步从LR MS和PAN图像产生，而鉴别器的目的是区分HRMS图像和PAN图像之间的空间信息的差异。换

Matlab仿真实验室

基于Matlab实现多个图像融合案例（附上源码+数据集）图像融合是将多幅图像合成为一幅图像的过程，旨在融合不同图像的信息以获得更多的细节和更丰富的视觉效果。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现图像融合。

【图像融合】融合算法综述（持续更新）按时间顺序，综述近5年的融合算法。重点分析了最近两年的work，欢迎留言探讨