论文研究基于无下采样Contourlet变换的图像融合算法.pdf

基于非抽样Contourlet变换的医学图像融合算法

基于非采样Contourlet变换理论的图像融合综述中山大学遥感图像处理课程作业

一种基于Contourlet变换的图象融合算法，胡晏晓，张颖，Contourler变换（Contourlettransform）克服了小波变换在处理高维信号时不足，比小波变换具有更好的方向性和稀疏表达

基于非亚采样contourlet算法的数字图像融合研究，徐光宪，王延威，本文首先介绍了图像融合的研究背景和研究意义，然后重点介绍了像素级图像融合方法中的小波变换法和非亚采样contourlet（NSC

基于Contourlet系数相关性的图像融合算法，吕巍巍，许建龙，本文研究了将图像进行Contourlet分解后系数间的相关性，通过比较三种相关性系数在图像边缘特征以及纹理提取的效果，高频分解系数采�

一种基于非采样contourlet变换的图象融合算法，胡晏晓，张颖，非采样Contourlet变换(NonsubsampledContourlettransform,NSCT)是一种新的多尺度变换，它

基于非下采样Contourlet变换的无参考图像质量评价，李任，李朝锋，为了度量不同失真类型的图像质量，提出了一种基于非下采样Contourlet变换和广义回归神经网络的无参考图像质量评价方法。该方法

利用小波-Contourlet变换的多尺度和多方向性特征以及基于区域能量的融合规则在选取融合系数上的优势，提出了一种基于小波-Contourlet变换和区域能量融合规则的图像融合算法，并引入Cycle

分析和研究了非下采样Contourlet图像表示方法及其在图像变换中的优点，提出一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法。首先将待融合源图像分解成不同尺度、多方向的频带；然后采取不同的融

为提高图像融合质量,较好地保留原始图像的光谱特性,避免融合图像光谱退化,提出非下采样Contourlet变换耦合区域特性多聚焦图像融合算法。采用非下采样Contourlet变换(nonsubsampl

提出了一种基于HSI和QPSO（即基于量子行为的粒子群优化算法）的图像融合方法，HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息。利用QPSO算法来求解HSI变换中光谱强度分量的最优变

一种新的基于图像边缘处理的能见度自动计算方法被提出。它首先对大气科学中定义的能见度进行简化，接着对地面标记物边界区域提取边缘梯度、对比度、亮度等图像内在特征并针对这些特征利用简化的能见度定义进行计算，

一种基于Contourlet变换的GFP图像与相衬图像融合算法研究

基于非下采样Contourlet变换的高效图像融合方案

为使融合后的多光谱图像尽可能保持原多光谱图像光谱特性的同时提高空间质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和多尺度边缘检测的融合算法。介绍了非采样Contourlet变换和多尺度