多模态处理
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基于MATLAB的多模态图像融合算法工具箱
本MATLAB项目开发了一个通用的图像融合工具箱，集成小波变换、PCA、拉普拉斯金字塔等多种算法。支持红外与可见光、医学影像等多模态图像融合，提供直观的对比实验与增强图像生成功能，便于研究和应用。 -
基于MATLAB的多模态图像融合系统
本项目利用MATLAB实现了多种图像融合算法，支持红外与可见光、多曝光及医学影像的融合处理。用户可灵活选择融合方法、调整参数，并直观比较融合前后的效果差异。系统旨在提升图像信息的综合利用率。 -
基于MATLAB的K-L变换多模态数据去噪系统
本项目利用MATLAB实现了K-L变换算法，专注于图像和地震资料的高效去噪，通过主特征分量提取自动分离噪声与有效信号，显著提升数据质量。系统操作简便，效果稳定，适用于科研与工程应用。 -
基于MATLAB的多模态图像智能融合解决方案
本项目提供MATLAB实现的多模态图像融合工具，支持可见光/红外、CT/MRI等多源图像的像素级融合。集成小波变换、金字塔分解及深度学习算法，具备融合效果量化评估与可视化对比功能，有效提升图像信息密度与视觉质量。 -
基于导向滤波的多模态图像融合MATLAB实现
本项目实现基于导向滤波的图像分层融合算法，通过结构层和细节层的优化融合，显著提升多模态图像的视觉质量，在保留源图像关键结构信息的同时增强纹理细节表现。
