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基于NSST和PCNN的多焦点彩色图像融合
基于NSST和PCNN的多焦点彩色图像融合
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基于NSST和PCNN的多焦点彩色图像融合
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为了提高国产合成孔径雷达(SAR)和光学图像的融合性能,采用高分一号、高分二号多光谱图像,高分三号SAR 聚束模式和精细化条带1模式图像,利用变换域和空间域两种不同的融合思想,提出一种非下采样剪切波变换(NSST)方法结合IHS(intensity-hue-saturation)变换和区域性改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法的融合算法(IHS_NSST)。该算法首先对多光谱图像进行IHS变换;其
matlab开发-多焦点图像融合的标准图像
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matlab开发-多焦点图像融合的标准图像。图像被用来聚焦物体以从图像中提取重要信息。
基于CBF的图像融合Matlab代码
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本文阐述了多焦点图像融合的理论和方法基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的算法。 我们的方法是分割的源图像成不同的块并选择合理的图像质量评价标准，计算和归一化每个块的索引值，通过将它们的指标值之间的差值减去作为外部指标的指标值刺激输入到PCNN模型，获得脉冲输出结果； 通过比较具有给定阈值PCNN的输出脉冲的值，即融合图像块选择索引值较大的源图像块作为融合图像块当输出脉冲的值小于PCNN的给定阈值大，
NSCT域中基于自适应SF-PCNN的多焦点彩色图像融合算法
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针对传统多尺度融合算法不具平移性、融合效果较差以及PCNN参数设置复杂等问题，提出了一种结合非下采样剪切波变换（NSST）与遗传算法（GA）优化脉冲耦合神经网络（PCNN）参数的图像融合方法，将融合指标（互信息[MI]、边缘信息保留度[QAB/F]、熵[EN]、空间频率[SF]、图像标准差[STD]和图像平均梯度[AG]）的最大值设为GA优化算法的目标函数，从而获得最优解对PCNN的链接强度、阈值
NSSTPCNN 图像融合.zip
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这是基于NSST和PCNN的图像融合源码。下载解压后直接运行。
基于NSST的红外与可见光图像融合算法
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针对红外与可见光图像具有不同的特点，提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)的红外与可 见光图像融合算法．算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解，得到低频子带图像和各尺度各方向 的高频子带图像；然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合，而对高频子带图像的融合，结 合人眼视觉特性，采用一种基于改进的区域对比度的融合规则；最后，对融合的低频子带图像和高频子带图像
剪切波变换python实现代码
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剪切波变换python实现代码，包含2D及3D图片的，还有对应的反变换代码 代码工程的github地址是https://github.com/grlee77/PyShearlets
基于NSST和PCNN网络的多模态医学图像融合算法matlab仿真+仿真录像
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1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：多模态医学图像融合 3.内容：基于NSST和PCNN网络的多模态医学图像融合算法matlab仿真。
基于NSCT与PCNN的自适应图像融合 (2013年)
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提出了一种新的基于非下采样轮廓波（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合的自适应图像融合方法，对已经配准的源图像进行NSCT分解，得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数，对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则；而高通子带系数，采用改进的拉普.斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后，对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明，本文算法明显优于其他几种方法，具有更好
粒子群算法优化的基于S-PCNN的多焦点图像融合方法
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基于自适应PCNN的医学块图像融合
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我们提出了有效的块医学图像融合自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的方法在本文中。 源图像分为几个块，并且然后我们计算块的空间频率（SF）为PCNN的链接强度β，因此它可以调整PCNN的β 适应性地。 块图像输入到PCNN中以获取振荡频率图（OFG），表示质量块图像，所以我们可以融合源的清晰部分图片。 实验结果表明，该块医疗图像融合算法比其他常见算法更有效图像融合算法，并证明了自适应PCNN方法也是
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