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基于PCNN和NSCT变换的图像融合算法

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-12页
第一章 绪论第12-21页
   ·论文研究背景和意义第12-14页
     ·图像融合的背景第12-13页
     ·图像融合的意义第13-14页
   ·研究现状与发展趋势第14-16页
     ·研究现状第14-16页
   ·图像融合效果的客观评价准则第16-19页
     ·有标准参考图像的客观质量评价标准第17页
     ·没有标准参考图像的客观质量评价标准第17-19页
   ·本论文主要研究内容第19-20页
   ·本论文的结构安排第20-21页
第二章 非下采样 Contourlet 变换理论第21-28页
   ·引言第21页
   ·NSCT 的构造第21-28页
     ·非下采样塔形滤波器组结构第23-26页
     ·非采样方向滤波器组结构第26-28页
第三章 脉冲耦合神经网络(PCNN)理论第28-37页
   ·引言第28-31页
   ·PCNN 神经元的运行方式第31-34页
     ·无耦合链接的 PCNN第31-33页
     ·耦合链接的 PCNN第33-34页
   ·PCNN 简化模型第34-35页
   ·本章小结第35-37页
第四章 基于 NSCT 和 PCNN 自适应的医学图像融合算法第37-46页
   ·引言第37-38页
   ·非下采样 Contourlet 变换第38-39页
   ·脉冲耦合神经网络第39-41页
     ·PCNN 的简化模型第39-40页
     ·自适应链接强度 的确定第40-41页
   ·基于 NSCT 和 PCNN 的图像融合第41-43页
   ·实验结果及性能评价第43-46页
第五章 基于 PCNN 和 NSCT 变换的多聚焦图像融合算法第46-56页
   ·引言第46-47页
   ·NSCT 变换第47-48页
   ·脉冲耦合神经网络第48-50页
     ·PCNN 的简化模型第48-49页
     ·自适应链接强度 的确定第49-50页
   ·多聚焦图像融合算法第50-53页
     ·差异因子大于区域能量时的融合规则第51页
     ·差异因子小于区域能量时的融合规则第51-53页
       ·低频部分的融合规则第51-52页
       ·带通方向子带部分的融合规则第52-53页
   ·实验结果及性能评价第53-54页
   ·结论第54-56页
第六章 总结与展望第56-59页
   ·结论第56-58页
   ·展望第58-59页
参考文献第59-66页
致谢第66-67页
攻读硕士研究生期间发表的学术论文和参加的科研项目第67页

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