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基于RDU-PCNN和NSST的红外和可见图像融合算法 被引量：1
1
作者 刘战文 冯燕 +2 位作者 卫保国 杨占龙 达新宇 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期423-428,共6页
针对可见光和红外图像的融合容易出现块状噪声、边缘有振铃现象等不足,提出了一种基于区域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN)和非下采样剪切波变换(NSST)的红外和见光图像融合算法。首先对待融合的可见光和红外图像进行NSST分解得到低... 针对可见光和红外图像的融合容易出现块状噪声、边缘有振铃现象等不足,提出了一种基于区域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN)和非下采样剪切波变换(NSST)的红外和见光图像融合算法。首先对待融合的可见光和红外图像进行NSST分解得到低频系数和高频方向系数,低频系数采用RDU-PCNN的规则融合,高频方向系数采用离散余弦变换(DCT)的融合规则,对融合后的系数进行逆NSST,从而得到融合后的图像。仿真结果表明,与其他5种目前流行或者较为先进的算法相比,本文的算法在视觉和客观评价指标上优于其他算法。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切波变换(NSST) 区域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN) 离散余弦变换(DCT) 可见光和红外图像
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