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基于NSCT和PCNN的图像融合技术

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简介：
本研究提出了一种结合非下采样轮廓波变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）的先进图像融合方法。通过充分利用NSCT的有效多尺度表示能力和PCNN对图像特征的自适应选择能力，该技术能够实现高质量、信息丰富的图像融合结果。适用于军事侦察、医学影像分析等多个领域。 基于NSCT+PCNN的图像融合源码生成的融合图像非常清晰，效果很好。

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  • 基于NSCT和PCNN的图像融合技术
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    本研究提出了一种结合非下采样轮廓波变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）的先进图像融合方法。通过充分利用NSCT的有效多尺度表示能力和PCNN对图像特征的自适应选择能力，该技术能够实现高质量、信息丰富的图像融合结果。适用于军事侦察、医学影像分析等多个领域。 基于NSCT+PCNN的图像融合源码生成的融合图像非常清晰，效果很好。
     
  • 基于NSCT和PCNN的新型图像融合技术
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    本研究提出了一种结合非下采样剪切波变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）的创新图像融合方法。该技术通过优化多源图像信息整合，显著提升了视觉效果和细节表现能力，在医疗影像、遥感等多个领域展现出广泛应用前景。 为了克服小波变换的局限性，本段落提出了一种结合非下采样Contourlet变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）的新图像融合方法。首先利用NSCT对配准后的原始图像进行多尺度和多方向分解。对于低频部分，采用改进边缘能量结合空间频率的融合策略；而对于高频部分，则应用基于PCNN简化数学模型的方法，并且链接强度使用改进拉普拉斯能量表示。点火次数与标准差相结合的方式用于选择点火映射图。最后通过NSCT逆变换得到最终的融合图像。实验表明，相较于其他几种图像融合方法，该新方法能够生成更高质量的融合结果。
     
  • 基于NSCT的图像融合技术
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    本研究探讨了基于非下采样剪切波变换（NSCT）的图像融合技术，旨在提高多模态医学影像和其他领域的细节保留与信息整合能力。 在MATLAB环境中可以直接运行该程序。演示了对32*32图像矩阵进行三级NSCT变换的过程。输出结果是一个单元数组，其中子带的排列顺序参照mtr_nsctdec文件中的描述，并且与Contourlet程序的效果等效。可以通过调整len_cut参数来修改裁剪后的图像矩阵大小和窗口位置。
     
  • 基于NSCT和PCNN的自适应图像融合方法（2013年）
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    本研究提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应图像融合技术，旨在提升多源图像信息整合效果。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 本段落提出了一种新的自适应图像融合方法，该方法结合了非下采样轮廓波（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）。对于已经配准的源图像，采用NSCT进行分解，得到低频子带系数和不同方向上的高频子带系数。在处理低频部分时，采用了简单的加权平均规则；而在高通子带系数方面，则使用了改进的拉普拉斯能量作为链接强度来优化PCNN的应用。最后通过逆变换获得融合后的图像结果。实验表明，该算法相较于其他方法具有明显优势，并且效果更佳。
     
  • 【高效代码】基于MATLAB的NSCT和PCNN融合图像算法源码.docx
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    本文档提供了一种高效的图像处理方法，结合了非下采样 contourlet变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN），利用 MATLAB 实现了图像的优化编码及特征提取。 【谷速代码】MATLAB源码：基于NSCT与PCNN的图像融合算法文档
     
  • 基于NSST与改进PCNN的医学图像融合技术
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    本研究提出一种结合非下采样剪切波变换（NSST）和改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的新型医学图像融合方法，有效提升图像质量和诊断价值。 基于NSST和改进PCNN的医学图像融合方法能够有效提升医学影像的质量与诊断准确性。通过结合非下采样剪切波变换（NSST）和改进的脉冲耦合神经网络（PCNN），该技术在细节增强、噪声抑制及多模态图像融合方面表现出色，为临床医生提供了更为清晰准确的视觉信息，有助于提高疾病检测和治疗规划的效果。
     
  • PCNN-NSCT图像处理与边缘检测_MATLAB下的多图像融合_PCNNFUSION.rar
    优质
    本资源提供了一种基于PCNN（脉冲耦合神经网络）和NSCT（非下采样轮廓波变换）技术的MATLAB程序，用于实现复杂的多图像融合及边缘检测功能。该代码包名为PCNNFUSION，适用于科研与工程应用中的图像处理任务。 本程序实现了基于m-PCNN的医学图像融合算法，即多通道脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合。
     
  • PCNN_toolbox.rar_PCNN_toolbox_基于PCNN的图像融合_matlab实现
    优质
    本资源提供了一个用于Matlab环境下的PCNN（脉冲耦合神经网络）工具箱，专注于基于PCNN的图像融合技术的研究与应用。 图像融合工具包是一个非常不错的工具包，效果很好。
     
  • MMIF+NSCT在NSCT领域内的图像融合代码-图像融合相关
    优质
    本项目提供了一种基于MMIF与NSCT技术的先进图像融合解决方案，旨在增强图像细节和特征表现。代码适用于研究与开发人员进行图像处理及分析工作。 该代码对应的文献发表在IEEE Transactions on Multimedia杂志上，是图像融合领域的一种代表性方法。论文题目为《基于非下采样轮廓变换的多模态医学图像融合》。
     
  • 基于PCNN的图像增强技术
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    本研究探讨了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像增强方法，通过优化算法参数以突出图像细节和边缘信息，旨在改善低光照或对比度差条件下的视觉效果。 名称：PCNN灰度图像增强 功能：对图像进行增强处理，使其轮廓、纹理更加清晰，细节更为分明。