作者:金鑫,聂仁灿,周冬明,黄晶霞 单位:华北光电技术研究所 出版:《激光与红外》2015年第09期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJGHW2015090250 DOC编号:DOCJGHW2015090259 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种基于DCT域局部能量的多聚焦图像融合算法》PDF+DOC2016年第05期 梁聪,唐振华 《图像融合方法概述》PDF+DOC2017年第02期 陈新亮 《基于统计信号处理的图像融合技术研究》PDF+DOC2005年第13期 曹治国,王文武 《基于梯度变换的多传感器图像融合算法》PDF+DOC2012年第10期 王建,刘肖,王国珲 《基于小波变换的PCNN多传感器图像融合》PDF+DOC2011年第35期 薛寺中,周爱平,梁久祯 《一种自适应PCNN图像融合方法》PDF+DOC2011年第07期 李建锋,邹北骥,辛国江,李玲芝,蔡美玲 《多传感器图像互调制快速融合》PDF+DOC2011年第08期 李郁峰,冯晓云,范勇,黄文丽 《多传感器和多源信息的融合:结构、算法和应用》PDF+DOC2007年第05期 顾聚兴 《一种新的图像融合及性能评价方法》PDF+DOC2007年第04期 闫莉萍,刘宝生,周东华 《基于NSCT-PCNN变换的多传感器图像融合》PDF+DOC2014年第01期 郝爱枝,郑晟
  • 基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与方向离散余弦变换(DDCT)提出一种有效的多传感器图像融合算法。首先将输入图像分为不重叠的方块,并对每个图像块进行8个模的方向DCT变换,得到8方向的模系数;然后分别将图像块对应的模系数送入PCNN模型聚类分析后,对比模系数的点火次数,选取合适图像块系数,得到8个新的图像块系数;最后使用PCA算法将8个图像块合成一幅完整图像块。对输入图像的图像块重复融合过程可得完整的融合图像。

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