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多源图像融合 读者对象:从事人工神经网络、模式识别、数字图像处理等领域的科研人员、研究生或高年级本科生。
第一章概述了图像多聚焦图像融合的基本概念、基本方法和基本框架,并总结了常见的评价指标和数据集。第二章讲述了PCNN相关原理,并阐述了PCNN在图像融合中的应用。最后介绍一种基于PCNN方法的多聚焦图像融合方法。第三章首先讲述了随机漫步的原理及应用,接着提出了一种PCNN+RW的多聚焦图像融合新方法。第四章以引导滤波为主线,分别介绍了三种融合算法:GF + PCNN融合算法、GF + RW融合算法1和GF + RW融合算法2。第五章围绕基于PCNN的多模态图像融合相关方法和原理,提出了一种基于多通道PCNN的图像融合方法。第六章则主要讲述基于自适应表示的多模态图像融合方法,即引导滤波+自适应稀疏表示的图像融合算法、基于拉普拉斯金字塔+自适应稀疏表示图像融合算法。
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