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摘要:
为了克服小波变换与Contourlet变换在图像融合应用中的不足,文中提出了一种基于非下采样Contourlet变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)与主成分分析(Principal Component analysis)及脉冲耦合神经网络(Pulse-Coupled Neural Networks,PCNN)相结合的融合算法. 首先对被融合图像执行NSCT分解,将图像分解为一个低频子带图像和多个高频子带图像,利用PCa加权规则融合低频子带图像得到融合图像的低频子带图像,利用PCNN规则融合各高频子带图像得到融合图像的高频子带图像,最后经NSCT逆变换重构图像. 实验结果表明,该算法有效地融合了源图像中的重要信息,融合图像边缘、纹理、细节清晰,得到了较好的视觉效果和较优的评价指标.
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文献信息
篇名 基于NSCT的PCA与PCNN相结合的图像融合算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 图像融合 非采样Contourlet变换 脉冲耦合神经网络 主成分分析
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 72-75,79
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 4656字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.12.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 段群 咸阳师范学院图形图像研究所 39 147 6.0 10.0
2 吴粉侠 咸阳师范学院图形图像研究所 39 157 7.0 10.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
图像融合
非采样Contourlet变换
脉冲耦合神经网络
主成分分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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