文件名称:
非降采样Contourlet域内空间频率激励的PCNN图像融合算法
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上传时间: 2011-10-10
详细说明： Nonsubsampled contourlet transform (NSCT) 能够提供灵活的多分辨率分解, 具有各向异性和图像方向性扩展特点. 与原始的Contourlet相比, 它是频移不变的, 能有效克服Contourlet变换中的伪吉布斯现象. 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks-PCNN)是一种具有视觉生理学基础的神经网络, 具有全局耦合和神经元同步脉冲发放特性, 已经被成功应用于图像处理和图像融合中. 本文将NSCT与PCNN结合起来, 充分利用二者的特性. 以NSCT变换域内系数的空间频率激励PCNN神经元, 选择点火次数大的系数作为融合图像的系数, 经NSCT反变换得到融合图像. 实验表明, 本文算法无论在视觉效果还是客观评价指标上, 都优于基于小波变换、基于Contourlet变换、基于PCNN和基于Contourlet-PCNN等融合算法.
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