内容提供者
基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合.pptx
2024-10-06
20金币
356KB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合.pptx
汇报人：CONTENTSPARTONEPARTTWOPCNN模型介绍双通道PCNN的设计双通道PCNN的工作原理双通道PCNN的优势PARTTHREE图像融合技术简介NSST域的原理及特点NSST域图像融合的方法NSST域图像融合的优势PARTFOUR融合方法的设计思路融合方法的实现过程实验结果及分析与传统方法的比较PARTFIVE在军事领域的应用前景在科研领域的应用前景在其他领域的应用前景未来研究方向和展望汇报人：
2024-10-06
20
356KB
基于LNSST与PCNN的红外与可见光图像融合.docx
基于LNSST与PCNN的红外与可见光图像融合摘要：本文针对红外与可见光图像融合问题，采用了基于LNSST和PCNN的算法进行优化融合。首先，采用LNSST算法对红外和可见光图像进行特征提取和能量压缩，得到多尺度分解系数。然后，将多尺度分解系数输入到PCNN神经网络中，进行模式识别和特征匹配，得到融合结果。实验结果表明，该算法具有较好的融合效果和图像清晰度。本文对融合算法进行了详细的分析和评估，并对其在实际应用中的优势和不足进行了讨论。关键词：红外与可见光图像融合，LNSST，PCNN，特征提取，模式匹配
2024-11-02
5
11KB
基于PCNN与IFS的可见光与红外图像融合方法.docx
基于PCNN与IFS的可见光与红外图像融合方法基于PCNN与IFS的可见光与红外图像融合方法摘要：随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像融合技术受到越来越多的关注。可见光图像和红外图像具有不同的特点和信息，利用它们之间的互补性可以提高目标检测和识别的性能。本文提出了一种基于PCNN（脉冲耦合神经网络）与IFS（不完全集合）的可见光与红外图像融合方法。首先，利用PCNN模型对可见光图像和红外图像进行分割，得到图像的边缘和纹理信息；然后，通过融合规则将分割结果融合到一起；最后，利用IFS理论对融合结果进
2024-11-01
5
11KB
基于NSST与IFCNN的红外可见光图像融合算法.pptx
,目录PartOnePartTwo图像融合的目的和意义图像融合算法的分类红外可见光图像融合的应用场景PartThreeNSST域融合方法的原理NSST域融合方法的关键步骤NSST域融合方法的优势和局限性PartFourIFCNN模型融合方法的原理IFCNN模型融合方法的关键步骤IFCNN模型融合方法的优势和局限性PartFive算法的原理和流程算法的关键步骤和实现细节算法的优势和局限性PartSix实验数据和实验环境实验结果展示和分析与其他算法的比较和分析PartSeven总结展望THANKS
2024-10-09
20
4.4MB
基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法.docx
基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法摘要：医学图像融合是一项重要的技术，可以用于医学影像的分析和诊断。本论文提出了一种基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法。该方法通过NSST变换将多个不同模态的医学图像转换为尺度域下的图像，然后利用PCNN模型进行图像融合。实验证明，该方法能够有效提取图像的特征信息，同时保留原始图像的细节和空间信息，可以获得更清晰、更全面的医学图像。关键词：医学图像融合、NSST变换、PCNN模型、特征提取1.引言医学图像融合是
2024-10-23
5
11KB