【摘 要】
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针对医学图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与离散小波变换(DWT)的脉冲耦合神经网络(PCNN)医学图像融合算法。首先,利用NSCT处理医学源图像,得到相应的低频和高频子带,并利用DWT对得到的低频子带进行处理。然后,利用PCNN对低频子带进行融合,将平均梯度和改进型拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,将信息熵与匹配度结合实现对高频子的
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070
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针对医学图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与离散小波变换(DWT)的脉冲耦合神经网络(PCNN)医学图像融合算法。首先,利用NSCT处理医学源图像,得到相应的低频和高频子带,并利用DWT对得到的低频子带进行处理。然后,利用PCNN对低频子带进行融合,将平均梯度和改进型拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,将信息熵与匹配度结合实现对高频子的融合。最后,利用多尺度逆变换将低频子带和高频子带图像进行融合。实验结果表明,所提方法能够有效提升融合图像
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Fluctuating polarization state-of-light in the optical loop is an important factor that seriously influences the output performance of a multi-carrier source based on re-circulating frequency shifter (RFS). The reason for output spectrum instability when
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Numerical estimates for electrons and mesons particle–antiparticle creation from vacuum in the presence of strong electromagnetic fields are derived, using the complete probability density relation of Popov’s imaginary time method (Popov, JETP Lett. 13, 1
针对圆周合成孔径雷达成像模式下应用参数化估计的三维成像算法效率低、精度差的问题, 提出一种基于最小能量准则的参数估计圆周SAR三维成像算法。该算法首先对成像场景进行粗略网格划分, 利用参数估计的方法得到目标的粗略位置, 其次利用最小能量准则和精细化网格的方法得到目标精确三维位置和散射强度系数, 最后通过CLEAN技术消除已估计点带来的影响, 实现场景的三维成像。仿真实验结果表明: 所提成像方法能有效对圆周观测下目标进行三维成像, 同时与传统算法相比, 解决了传统算法效率低、对目标估计不准确的问题, 验证了
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