基于NSCT 和SF-PCNN 的红外与可见光图像融合

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摘要：为了获得信息更加丰富的图像，本文选用非下采样Contourlet变换（NSCT） 对红外与可见光图像进行多尺度分解。结合加权平均（average） 、灰度值取大（max） 、脉冲耦合神经网络（PCNN） 以及空间频率（SF） 等多种融合规则，分别对图像NSCT分解后的低频与高频部分进行融合处理。（剩余8647字）

试读结束

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