基于非下采样Contourlet变换和PCNN的煤矿图像融合

针对经典弹性配准方法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足的问题进行了研究，提出一种基于非下采样剪切波变换（NSSTR）的医学图像配准方法。利用剪切波能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势，先用

针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多

有效将多光谱图像和高分辨率图像进行融合.

为了进一步改善医学图像融合质量,提出一种基于NSCT(非下采样Contourlet变换)与区域点火PCNN(脉冲耦合神经网络)的医学图像融合方法。该方法在低频子带系数采用基于区域点火PCNN的融合规则

针对北京1号小卫星的多光谱与全色波段的分辨率比率较大，传统的融合方法会产生边界模糊和光谱扭曲现象，提出了一种新的融合算法。首先对多光谱与全色影像分别进行Iαβ和Contourlet变换；然后在频率域中

针对脉冲耦合神经网络（PulseCoupledNeuralNetworks，PCNN）中参数选取不易确定的不足，提出一种基于脉冲耦合神经网络和果蝇优化算法（FruitFlyOptimizationAl

PCNN-based image enhancement

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于无下采样contourlet变换(NSCT)和独立分量分析(ICA)的检测方法。首先原始图像减去通过快速ICA分离出的背景图像,再经NS

将抗混叠的Contourlet变换应用到基于压缩感知理论的矿井图像重构算法中。仿真实验表明,在相同的观测系统下采用OMP算法对矿井图像进行重建时,相比于传统的Contourlet变换和Sym4小波变换

上传内容主要为基于matlab版本的非下采样conturlet变换的图像融合函数库，可用于图像特征滤波和融合等功能实现。