【摘 要】
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本文针对传统的多尺度变换和稀疏表示在图像融合中存在的一些不足,提出了一种基于非下采样shearlet变换(NSST)的低频域稀疏表示(SR)和高频域脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融
【基金项目】
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贵州师范大学研究生创新基金资助(项目编号:YC[2017]042);贵州省科学技术基金:辐射探测信号的数字处理算法研究(项目合同编号:黔科合J字[2010]2145号)
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本文针对传统的多尺度变换和稀疏表示在图像融合中存在的一些不足,提出了一种基于非下采样shearlet变换(NSST)的低频域稀疏表示(SR)和高频域脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合算法(简称NSST-LSR-HPCNN),并对低频域稀疏表示系数采用改进的拉普拉斯能量和(SML)取大的规则进行融合。仿真结果表明,NSST-LSR-HPCNN算法中低频域稀疏表示系数采用SML取大的规则融合图像的空间频率SF、互信息量MI、边缘保持度QAB/F的数值均高于本文其他几种对比算法融合图像的数值,在高频域融合规
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