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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
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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。 展开更多
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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