【摘 要】
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针对当前图像融合算法因利用下采样分解导致信息冗余、融合图像对比度和清晰度不高等不足,提出基于非分离小波多方向分析NSWMDA（non-separable wavelet multi-directional ana
【机 构】
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南宁学院信息工程学院,广西大学计算机与电子信息学院,南京理工大学计算机科学与工程学院
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针对当前图像融合算法因利用下采样分解导致信息冗余、融合图像对比度和清晰度不高等不足,提出基于非分离小波多方向分析NSWMDA（non-separable wavelet multi-directional analysis）与脉冲耦合神经网络PCNN（pulse coupled neural network）的图像融合算法。根据非分离小波变换和非下采样方向滤波器,设计多尺度NSWMDA机制,获取源图像的低频、高频子带;引入高斯-拉普拉斯算子,提取高频子带的高频信息,设计自适应PCNN融合准则,完成高频信息
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