【摘 要】
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针对基于传统小波变换的图像融合算法存在的不足,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换（NSDTCT）和压缩感知脉冲耦合神经网络（CS-PCNN）的图像融合算法.首先将源图像经过NSDTCT分
【基金项目】
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国家自然科学基金(11172086);安徽省自然科学基金(1308085MA09);安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2013A216)
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针对基于传统小波变换的图像融合算法存在的不足,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换（NSDTCT）和压缩感知脉冲耦合神经网络（CS-PCNN）的图像融合算法.首先将源图像经过NSDTCT分解后得到低频子带及高频子带系数;对于低频子带系数,提出了基于区域平均梯度、区域能量和S 函数相结合的自适应加权融合规则;对于数据量较大的高频子带系数,提出了基于CS-PCNN理论的融合规则,并将改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的外部输入;最后对融合系数进行NSDTCT逆变换,得到融合图像.实验结果表明,该算法可以有效地提
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