多源图像融合
RGB颜色空间，面向硬件，三分量之间具有很强相关性； IHS颜色空间，即亮度(I)、色度(H)、饱和度(S)，三分量之 间互不相关，因此对某一分量的处理不会影响到其它分量。 而三分量中，以亮度分量最为重要。HΒιβλιοθήκη S反差 扩展 I分量R G B
IHS 变换
I H S
I’ R’ IHS H’ 反变换 G’ S’ B’
PCA逆 变换
置换PC1分量
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小波变换融合算法
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IHS+小波变换融合算法
低分辨率 多光谱影像 图像空间 IHS变换 谱空间 小波变换 融合 直方图匹配 H，I，S I分量
高分辨率 融合影像
IHS逆变换
H，I’，S
高分辨率 全色影像
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IHS+小波融合算法流程
15
PCA+小波变换融合算法
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多源图像融合
1
主要内容
目的与意义
图像融合的分类及模型 像素级图像融合处理
参考文献
融合结果演示
2
目的与意义
信息互补：各种单一传感器获取的影像数据在几何、 光谱和空间分辨率等方面存在一定的局限性和差异性 ，影像融合可以提取各自通道的信息，综合成统一图 像进行处理。 提高空间分辨率：如高分辨率的全色影像与低分辨率 的多光谱影像融合。
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参考文献
Investigation of the Dual-Tree Complex and Shift-Invariant Discrete Wavelet Transforms on Quickbird Image Fusion. Model-Based Satellite Image Fusion. Multi-band SAR Images Fusion Using the EM Algorithm in Contourlet Domain. Multifocus Holographic 3-D Image Fusion Using Independent Component Analysis. Multiresolution fusion of multispectral and panchromatic images through the curvelet transform. Multiresolution-based image fusion with additive wavelet decomposition. Remote Sensing Image Fusion Using Multiscale Mapped LSSVM. Region-Based Multimodal Image Fusion Using ICA Bases.
彩 色 合 成
Landsat-TM
SPOT Pan
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PCA(主分量分析)变换融合法
在PCA变换中，一般采用自相关矩阵代替协方差矩阵。
9
PCA算法的性质
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PCA融合的流程
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PCA融合流程图
低分辨率多光谱 影像 图像空间 高分辨率全色 影像
PCA变换 谱空间
各主分量影像 PC1 直方图匹配
高分辨率融合 影像
图像融合的一般模型
多源遥感图 像数据
空间配准
信息融合
信息表示或 属性说明
4
三种融合框架的特点
5
三种融合框架对应的融合方法
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像素级图像融合处理
三个核心步骤：影像预处理、影像融合和融合评价。
影像1 影像2
预处理
影像融合
测试评估
影像N
噪声去除
影像配准
影像输出
7
IHS变换融合法
颜色空间：
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23
24
25
Thank You！
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影像融合定量评价
17
影像融合定量评价
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影像融合定量评价
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比较新的融合算法
基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法;
基于双树复小波变换的图像融合方法; 基于模型的图像融合方法;
独立分量分析(ICA)图像融合方法;
….
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参考文献
多传感器图像融合技术综述. A comparative analysis of image fusion methods. A new intensity-hue-saturation fusion approach to image fusion with a tradeoff parameter. Adaptive Image Fusion Algorithm of SAR CCD Images Based on Wavelet Transform. Best Tradeoff for High-Resolution Image Fusion to Preserve Spatial Details and Minimize Color Distortion. Context-driven fusion of high spatial and spectral resolution images based on oversampled multiresolution analysis. Fusion of multispectral and panchromatic images using improved IHS and PCA mergers based on wavelet decomposition. Fusion of Multispectral and Panchromatic Images Using the Induction Scaling Technique.
增强目标特征：如SAR影像与可见光影像的融合，增强 硬目标的可分辨能力。 提高分类精度：影像融合可以提供相互补充的信息来 对地面物体进行分类和解析。
3
图像融合的分类及模型
图像融合的分类
像素级：最低层次，对配准后的图像数据直接融合，保持尽可能多的原始数 据信息，具有最高精度； 特征级：中间层次，不把每个像素孤立看待，对遥感数据提取特征，产生特 征矢量，对特征矢量进行融合，利用融合特征矢量进行属性说明； 决策级：最高层次，首先对遥感数据进行特征提取和属性说明，然后对其结 果加以融合，得到目标或环境的融合属性说明。
基于边缘保持滤波的多源图像融合技术
基于边缘保持滤波的多源图像融合技术基于边缘保持滤波的多源图像融合技术1. 引言随着数字图像处理技术的快速发展，多源图像融合技术逐渐成为研究的热点之一。
多源图像融合是指将来自不同传感器或不同视角的多幅图像进行融合，以获得更全面、更清晰、更具信息量的图像。
然而，要实现高质量的多源图像融合仍面临许多挑战。
本文介绍了一种基于边缘保持滤波的多源图像融合技术，通过边缘信息的保持和优化，提高了融合图像的质量和准确度。
2. 边缘保持滤波的原理边缘保持滤波是一种常用的图像滤波方法，其目的是在平滑图像的同时保持图像的边缘信息。
边缘保持滤波算法的关键是如何准确识别图像的边缘。
传统的边缘保持滤波算法主要基于图像的灰度梯度或导数运算进行边缘检测，然后根据边缘信息进行滤波处理。
本文采用了基于边缘保持滤波算法的多源图像融合技术，旨在提高多源图像融合的质量和准确度。
3. 多源图像融合技术的流程多源图像融合技术的流程包括图像预处理、特征提取和图像融合三个步骤。
首先，对待融合的多幅图像进行预处理操作，包括去噪、增强和对齐等。
然后，根据图像的特征进行提取，例如边缘、纹理、颜色等。
最后，利用边缘保持滤波算法将不同图像的特征进行融合，得到一幅融合图像。
4. 边缘保持滤波的多源图像融合技术在多源图像融合技术中，边缘保持滤波算法起到了关键的作用。
传统的边缘保持滤波算法通常使用线性加权平均法进行滤波，即对不同图像的像素值进行加权平均操作。
然而，该方法往往无法准确保持图像的边缘信息，导致融合图像的边缘模糊不清。
本文提出了一种改进的边缘保持滤波算法，通过引入非线性加权平均法和边缘检测算法，更准确地保持图像的边缘信息。
5. 实验结果与分析为了验证基于边缘保持滤波的多源图像融合技术的效果，本文在不同数据集上进行了一系列实验。
实验结果表明，相较于传统的边缘保持滤波算法，本文提出的改进算法在融合图像的边缘保持和清晰度方面均有显著提升。
同时，多源图像融合技术可提高图像的细节保留和信息融合效果，从而得到更为准确和清晰的图像。
多源图像融合算法及应用研究共3篇
多源图像融合算法及应用研究共3篇多源图像融合算法及应用研究1随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，多源图像融合算法已经成为了一个重要的研究领域。
多源图像融合是指将来自不同传感器、不同视角或不同场景拍摄的多幅图像融合成一幅图像，以提高图像的质量、增强信息的丰富度和稳健性。
多源图像融合算法主要包含以下两种：基于像素级的融合算法和基于特征级的融合算法。
像素级融合算法是将不同源的图像进行加权平均或最大化，以获得最终的融合图像。
这种方法相对来说非常简单，但它忽略了图像中的不同区域可能拥有不同的贡献，导致图像的细节和轮廓不够清晰，而且容易出现图像失真的现象。
特征级融合则是将特征提取出来然后进行融合。
这种方法通过对图像进行分析和处理，能够使得融合图像更加优秀。
其中最常用的特征是小波分解和局部图像特征分解(LDP)。
小波变换能够分解出不同频率、不同方向的图像特征，从而更好地保留图像的细节信息。
而局部图像特征分解则能够在多源图像中，提高某些区域的重要性和识别率。
多源图像融合算法有广泛的应用，例如在军事目标识别、医学影像诊断、自然灾害监测等方面。
在军事领域中，多源图像融合技术可以将来自不同传感器的信息集成在一起，进行精密目标识别和监测。
在医学领域中，多源图像融合能够将来自不同结果的医学影像进行综合，更加准确地诊断病情，提高手术的成功率。
在自然灾害监测方面，多源图像融合可以将遥感图像与地面观测图像结合来进行灾情监测和预测，在自然灾害发生后，能够更快速、更准确地进行救援工作。
总之，多源图像融合技术是计算机视觉和图像处理技术领域中不可或缺的一环。
在不同领域中，可以对多源图像融合算法进行不同的优化，从而更好地发挥其应用价值。
随着多源传感器技术、高分辨率图像、高性能计算等技术的不断发展，多源图像融合的研究前景将更加广阔多源图像融合技术在如今的计算机视觉和图像处理领域中扮演着重要的角色，因其能将来自不同传感器和来源的图像信息进行融合，提高了图像的识别率和目标跟踪的可靠性。
基于高光谱图像的多源遥感图像融合研究
高光谱图像融合的方法
基于像素的方法
这种方法主要是将来自不同传感器的像素数据进行融合，包括直接融合、多尺度融合和基 于小波变换的融合等方法。
基于区域的方法
这种方法主要是将来自不同传感器的图像数据进行区域分割，然后将每个区域内的像素数 据进行融合，包括基于区域生长、分水岭算法和水平集等方法。
基于深度学习的方法
THANKS
谢谢您的观看
增强空间分辨率和光谱分辨率
融合算法可以有效地提高空间分辨率和光谱分 辨率，从而提高对地物的识别精度。
3
降低噪声和误差
通过多源图像的融合，可以降低噪声和误差， 提高图像的质量和可靠性。
04
基于高光谱图像的多源遥感图像融合实验
与分析
实验数据来于美国宇航局 的Aqua卫星和Terra卫星，以及中国国家 航天局的FY-3卫星。这些卫星搭载了多 种传感器，可以获取不同波段的高光谱数 据。同时，还采用了地面真实样本数据， 以便更好地验证模型的性能。
03
思路与方法。
02
高光谱图像融合技术概述
高光谱图像融合的定义
01
高光谱图像融合是指将来自多个传感器的多光谱图像和超光谱图像，通过一定 的算法将它们融合在一起，以获得比单一图像更丰富的信息。
02
高光谱图像融合技术是一种能够将不同来源、不同分辨率、不同特性的图像数 据进行有效整合的技术。
03
高光谱图像融合技术可以提高图像的分辨率、增加图像的信息量、改善图像的 清晰度和识别率等。
更丰富的信息。
02
基于稀疏表示的融合算法
通过稀疏表示理论，将源图像的波段进行稀疏分解和融合，以获得更
准确的融合效果。
03
基于非负矩阵分解的融合算法
基于频域的多源图像融合算法研究
基于频域的多源图像融合算法研究摘要：多源图像融合是一种将多幅具有不同传感器或观测条件的图像融合为一幅具有更高质量和更丰富信息的图像的技术。
频域融合方法是其中一种常用的图像融合方式。
本文通过对频域融合算法的研究与分析，提出了一种基于频域的多源图像融合算法，并通过实验验证了该算法的有效性。
关键词：多源图像融合；频域；图像质量；融合算法1. 引言多源图像融合技术在军事、医学、环境监测等领域有着广泛的应用。
而频域融合算法是一种常用且有效的图像融合方法。
频域融合算法通过将多幅图像转换到频域进行处理，然后再将处理后的频域图像逆变换回空域得到融合图像。
本文旨在研究基于频域的多源图像融合算法，提高融合图像的质量和信息丰富度。
2. 基于频域的多源图像融合算法首先，将多幅输入图像进行离散傅里叶变换（DFT），得到频域图像。
然后，采用加权平均的方式对频域图像进行融合。
在融合过程中，根据每幅图像的质量和信息量，为每幅图像分配不同的权重。
权重的确定可以基于图像的清晰度、对比度等指标。
最后，将融合后的频域图像进行逆变换，得到最终的融合图像。
3. 实验与结果分析本文选取了多幅具有不同视角和光照条件的图像进行实验。
首先，通过基于频域的多源图像融合算法获得融合图像。
然后，与其他常用的融合算法进行对比，包括空域融合算法和小波变换融合算法。
实验结果表明，基于频域的融合算法能够更好地保留图像的细节信息和边缘特征，使融合图像更加清晰、自然。
4. 结论本文研究了基于频域的多源图像融合算法，并通过实验证实了该算法的有效性。
频域融合算法能够提高融合图像的质量和信息丰富度，具有较好的应用前景。
然而，本文的研究还有一些局限性，例如在权重的确定上可以进一步优化。
未来的研究可以进一步探索基于频域的多源图像融合算法的改进和优化，以适应更广泛的应用需求。
多源遥感图像融合及其应用研究
论文题目：多源遥感图像融合及其应用研究专业：计算机软件与理论研究生：苏志渊指导教师：摘要随着传感器技术、计算机技术和信息技术的飞速发展，图像融合技术已经成为图像理解、计算机视觉等领域的一个研究热点，在军事、遥感、自动目标识别、计算机视觉和医学图像处理等领域取得了广泛的应用。
基于多分辨率分析的多源遥感图像融合作为一种遥感信息综合处理与分析的技术，就是将多个传感器获得的同一场景的不同分辨率的遥感图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的不同分辨率的遥感图像的信息特征融合到一起，利用它们在信息上的互补性和空间上的相关性，提高遥感图像的空间分辨率和分类精度、增强目标的特征和动态监测及信息互补的能力，这就使得遥感图像融合技术成为遥感领域的一个重要的研究方向，受到越来越多的关注。
本文围绕遥感图像融合中存在的突出问题展开研究，包括遥感图像融合多分辨率分析方法的选取、融合算子的选取、最优质量评价模型的建立以及稳健的融合算法的研究。
整个研究内容体现了目前遥感图像融合研究的难点和重点。
取得了如下成果：1.以高分辨率全色图像(PAN)和低分辨率多光谱图像(MS)的融合为研究对象，并以小波变换、Contourlet变换和非下采样Contourlet等多分辨率分析理论为基础，对遥感图像融合算法进行了深入的研究；2.对PAN图像和MS图像融合的问题，其低频子带系数的选择，采用了一种基于PAN图像与MS图像物理特征的“加权平均”的系数选择方案；针对各带通方向子带系数的选择，采用基于区域能量法进行加权融合的规则；3.基于上述融合规则，提出一种基于小波变换和HIS变换相结合的多源遥感图像融合算法。
实验以同一场景下SPOT图像和TM图像进行算法验证，实验结果和信息熵、均值、相关系数、偏差指数和交叉熵等客观评价数据表明，本文方法具有较好的融合效果；4.提出一种基于非下采样Contourlet变换和HIS变换相结合的多源遥感图像融合算法，并采用非下采样Contourlet变换来研究多种平台遥感图像融合算法及其运算复杂性分析。
多源图像融合技术及其遥感应用：02_图像融合技术(彩色-实时)
dt
‐ x(t)：增强细胞的响应； ‐ A ：衰减常数； ‐ D：细胞基底活性；
‐ E、F：极化常数，或者称作 Nernst 电势。
侧向并联中心-环绕受域的神经网络动力学方程
---
-
+
ON对抗系统细胞响应 xk i, j
• 可见抑制型红外神经元——只对单独的红外刺激响应, 同时伴 有红外刺激时放电显著减弱
基于神经动力学的图像融合算法
• 六种双模式细胞发挥着不同的作用，例如
‐ “或”细胞和增强细胞，可以有助于响尾蛇感知在可 见光波段清晰可见同时具有较高热辐射的目标，比如 温血动物
‐ 抑制细胞，则是对热中性或者冷视觉物体产生最佳响 应，例如池塘边的蛙类等冷血生物。
• 稳态响应
空间常数 σc、 σs 影响着细胞对细节的探测能力 空间常数大，对细节的探测性能低，但全局颜色表现能力提高 空间常数小，可以提供更好的细节探测能力
1
2
2 c
m,n
I (i m,
j
n) exp
m2 n2
2
2 c
ON对抗细胞：
x (i,
j)
H C(i, A C(i,
j) S(i, j) S(i,
j) j)
OFF对抗细胞：x (i,
j)
H C(i, j) S(i, j) A H C(i, j) S(i, j)
1
2
2 s
I (i
p,q
p,
j q) exp
p2 q2
2
2 s
神经网络动力学方程的理解
xk
i,
j
Ck i, j Sk i, j A Ck i, j Sk i, j
基于多源融合的人脸图像超分辨率算法
基于多源融合的人脸图像超分辨率算法随着科学技术的发展和人工智能的快速崛起，人们对于图像质量和细节的要求也越来越高。
在这一背景下，人脸图像超分辨率算法应运而生。
本文将介绍一种基于多源融合的人脸图像超分辨率算法，该算法通过结合多个源图像的信息来提高人脸图像的分辨率，从而使图像更加清晰、细腻。
1. 引言人脸图像超分辨率算法是一种通过图像处理技术提高人脸图像质量的方法。
传统的人脸图像超分辨率算法主要基于单一源图像，而随着多源图像获取设备的普及和发展，基于多源融合的算法逐渐成为研究热点。
2. 多源融合的人脸图像超分辨率算法原理多源融合的人脸图像超分辨率算法主要分为两个步骤：多源图像融合和超分辨率重建。
多源图像融合通过结合多个源图像的信息，获得更丰富、更准确的人脸细节；超分辨率重建则是根据融合后的源图像，利用插值和图像恢复技术，生成高分辨率的人脸图像。
3. 多源图像融合多源图像融合是多源融合的人脸图像超分辨率算法的重要步骤。
它的主要目的是结合多个源图像的信息，消除不同源图像之间的差异性，获得更加全面、准确的人脸细节。
常见的多源图像融合方法包括加权平均法和像素匹配法。
4. 超分辨率重建超分辨率重建是基于多源融合的人脸图像超分辨率算法的核心步骤。
它通过插值和图像恢复技术，将融合后的源图像重建成高分辨率的人脸图像。
目前，常用的超分辨率重建方法有基于插值的方法、基于样本的方法和基于学习的方法。
5. 实验结果与分析为了验证基于多源融合的人脸图像超分辨率算法的有效性，我们选取了一组低分辨率的人脸图像进行实验。
实验结果表明，与传统的基于单一源图像的算法相比，基于多源融合的算法在提高图像质量和清晰度方面有明显优势。
6. 算法优化与展望虽然基于多源融合的人脸图像超分辨率算法在一定程度上提高了图像质量，但还存在一些问题和挑战。
例如，算法的效率、准确性和鲁棒性仍然需要进一步改进和优化。
未来，我们可以进一步研究图像处理技术，开发更高效、更准确的算法。
多源遥感图像融合与分类算法研究
多源遥感图像融合与分类算法研究研究背景随着遥感技术的发展和应用范围的扩大，多源遥感图像的融合与分类成为遥感领域的研究热点之一。
多源遥感图像融合是指将不同波段、不同空间分辨率或不同传感器获取的遥感图像结合起来，获得高质量的、多方面信息的遥感图像。
多源遥感图像分类是将融合后的图像进行分类，实现对地物的准确识别和分类。
多源遥感图像融合与分类算法的研究对于地质勘探、农林资源管理、城市规划等领域具有重要意义。
融合算法研究多源遥感图像融合的关键在于如何将不同源的遥感图像进行融合，提取出其中蕴含的丰富信息，增强图像的空间分辨率和光谱特征。
常用的融合算法有基于统计方法、基于变换方法、基于模型方法和基于深度学习的方法。
基于统计方法的融合算法主要包括平均法、直方图匹配法、小波变换法等。
平均法是一种简单的图像融合方法，将不同源图像的像素值进行平均，得到融合后的图像。
直方图匹配法则通过将图像的直方图进行匹配，使得融合后的图像与原始图像的分布特征一致。
小波变换法则利用小波变换将图像分解成不同尺度和方向的子带，然后通过融合规则将子带进行合成。
这些方法在一定程度上提高了融合后图像的质量和信息量，但在处理复杂情况下仍存在一定的局限性。
基于变换方法的融合算法利用了图像在某个特定变换域的性质，如小波变换、离散余弦变换等。
通过将不同源图像变换到同一域中，然后进行加权平均或其他适当的融合规则，实现图像融合。
变换域方法更加灵活和适应不同场景的要求，但对合适的变换域的选择、权重的计算等问题需要更多的研究。
基于模型方法的融合算法则通过建立融合模型来实现图像融合，如基于模糊逻辑、灰色理论等模型的融合方法。
这些方法结合了空间信息和光谱信息，提高了融合结果的精度和鲁棒性。
然而，对于不同场景的适应性和模型的复杂性仍然是需要研究和改进的方向。
近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功，也被应用于多源遥感图像融合。
基于深度学习的融合算法可以通过卷积神经网络等模型来学习图像之间的关联，实现图像的自动融合。
多源遥感图像融合与分类研究
多源遥感图像融合与分类研究遥感图像融合和分类是当今遥感技术领域的重要研究方向之一。
通过结合多源遥感图像的信息，实现融合和分类可以提高遥感图像的解析度和分类精度，为地理信息提供更准确、全面的数据支持。
本文将重点介绍多源遥感图像融合和分类的研究进展、方法和应用。
一、多源遥感图像的融合方法多源遥感图像融合是指将来自不同传感器或不同平台的遥感影像融合为一幅综合信息更全面、更准确的图像。
常用的融合方法包括基于变换的方法、基于分类的方法和基于模型的方法。
基于变换的方法是将多源遥感图像通过某种变换方法转换到同一特征空间，然后通过像素级的融合将它们融合为一幅图像。
常用的变换方法包括主成分分析（PCA）、小波变换和拉普拉斯金字塔变换。
这些方法通过保留多源遥感图像的特征信息，在保持图像细节的同时，提高了图像的空间分辨率和光谱分辨率。
基于分类的方法则是将多源遥感图像分别进行分类，然后将分类结果进行融合。
这种方法可以利用每一幅遥感图像的特殊信息，提高分类的精确性和可信度。
常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、最大似然分类和随机森林分类。
基于模型的方法是通过建立数学模型来描述多源遥感图像之间的关系，并根据模型进行融合。
比如，线性光谱混合模型（LSMM）将多源遥感图像的光谱信息进行线性组合，从而实现融合。
这种方法有较高的鲁棒性和适用性，但需要事先了解传感器特性和获取准确的模型参数。
二、多源遥感图像的分类方法多源遥感图像的分类是指将不同类型的地物或目标在遥感图像中进行区分和分类。
目前，随着机器学习和深度学习的发展，多源遥感图像的分类方法已经取得了显著的进展。
传统的多源遥感图像分类方法主要包括像元级分类和基于对象的分类。
像元级分类是将每个像元点作为一个基本单元进行分类，常用的方法包括最大似然分类、支持向量机和随机森林等。
基于对象的分类则是将图像分割为若干个具有意义的对象，然后对这些对象进行分类。
这种方法一般可以提高分类的准确性和可信度，但对图像分割的准确性要求较高。
多源图像融合(1)
◦ IHS颜色空间，即亮度(I)、色度(H)、饱和度(S)，
三分量之间互不相关，因此对某一分量的处理不会
影响到其它分量。而三分量中，以亮度分量最为重
要。R
I
G
IHS 变换
H
H、S反差 扩展
I’
R’
H’
IHS 反变换
G’
彩 色 合
B
S
I分量
S’
B’
成
Landsat-TM
SPOT Pan
精品课件
8
PCA(主分量分析)变换融合法
Model-Based Satellite Image Fusion. Multi-band SAR Images Fusion Using the EM Algorithm
in Contourlet Domain. Multifocus Holographic 3-D Image Fusion Using
Preserve Spatial Details and Minimize Color Distortion. Context-driven fusion of high spatial and spectral
resolution images based on oversampled multiresolution analysis. Fusion of multispectral and panchromatic images using improved IHS and PCA mergers based on wavelet decomposition. Fusion of Multispectral and Panchromatic Images Using
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