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针对多光谱和全色图像的融合，提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）和区域能量的融合方法。首先，利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后，对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法进行融合；在带通方向子带，结合改进的脉冲耦合神经网络，使用带通方向子带系数作为PCNN的外部输入激励，经过PCNN点火获得待融合图像的点火映射图，根据点火时间计算点火映...
针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足，本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先，利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息，并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型；然后，利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值，并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明，与小波域...
基于自类推的NSCT域单幅图像超分辨率重建
图像处理 超分辨率 非下采样Contourlet变换 图像类推
2011/12/23
单幅图像放大是一个病态问题。本文利用图像局部结构的自相似性和可传递性，结合非下采样Contourlet变换(NSCT)的优点，提出一种基于自类推的NSCT域单幅图像超分辨率重建方法。首先采用NSCT对源图像和退化图像进行多尺度、多方向分解，得到用于学习的低通子带对和各带通方向子带对，再利用图像自类推技术生成高分辨率的低通子带和各带通方向子带，最后进行NSCT重构得到超分辨率重建的图像。实验结果表明...