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基于S-PCNN与DDCT相结合的多传感器图像融合
被引量:
1
1
作者
金鑫
聂仁灿
+1 位作者
周冬明
黄晶霞
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期1123-1128,共6页
基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与方向离散余弦变换(DDCT)提出一种有效的多传感器图像融合算法。首先将输入图像分为不重叠的方块,并对每个图像块进行8个模的方向DCT变换,得到8方向的模系数;然后分别将图像块对应的模系数送入PCNN模...
基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与方向离散余弦变换(DDCT)提出一种有效的多传感器图像融合算法。首先将输入图像分为不重叠的方块,并对每个图像块进行8个模的方向DCT变换,得到8方向的模系数;然后分别将图像块对应的模系数送入PCNN模型聚类分析后,对比模系数的点火次数,选取合适图像块系数,得到8个新的图像块系数;最后使用PCA算法将8个图像块合成一幅完整图像块。对输入图像的图像块重复融合过程可得完整的融合图像。
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关键词
简化脉冲耦合神经网络
方向离散余弦变换
主成分分析
图像融合
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职称材料
题名
基于S-PCNN与DDCT相结合的多传感器图像融合
被引量:
1
1
作者
金鑫
聂仁灿
周冬明
黄晶霞
机构
云南大学信息学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期1123-1128,共6页
基金
国家自然科学基金项目(No.61365001
No.61463052)
云南省自然科学基金项目(No.2012FD003)资助
文摘
基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与方向离散余弦变换(DDCT)提出一种有效的多传感器图像融合算法。首先将输入图像分为不重叠的方块,并对每个图像块进行8个模的方向DCT变换,得到8方向的模系数;然后分别将图像块对应的模系数送入PCNN模型聚类分析后,对比模系数的点火次数,选取合适图像块系数,得到8个新的图像块系数;最后使用PCA算法将8个图像块合成一幅完整图像块。对输入图像的图像块重复融合过程可得完整的融合图像。
关键词
简化脉冲耦合神经网络
方向离散余弦变换
主成分分析
图像融合
Keywords
S-PCNN
DDCT
PCA
image fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于S-PCNN与DDCT相结合的多传感器图像融合
金鑫
聂仁灿
周冬明
黄晶霞
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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