乔拓云智能建站系统php网站开发实训心得

乔拓云智能建站系统,php网站开发实训心得,四核网站建设,大区直播间网站开发制作1. 概述 非下采样轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform, NSCT)是一种多尺度、多方向的图像表示方法#xff0c;能够有效地捕捉图像中的几何结构信息。基于NSCT的图像融合方法因其优秀的性能在医学成像、遥感图像处理等领域得到了广泛应用。 2. NSCT基本原理 2.1…1. 概述非下采样轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform, NSCT)是一种多尺度、多方向的图像表示方法能够有效地捕捉图像中的几何结构信息。基于NSCT的图像融合方法因其优秀的性能在医学成像、遥感图像处理等领域得到了广泛应用。2. NSCT基本原理2.1 轮廓波变换轮廓波变换(Contourlet Transform)由Do和Vetterli提出能够提供图像的多尺度、多方向分解具有以下特点多分辨率分析局部定位方向性各向异性2.2 非下采样改进传统轮廓波变换使用下采样操作会导致平移敏感性。NSCT通过去除下采样步骤解决了这一问题使用非下采样金字塔分解实现多尺度分析采用非下采样方向滤波器组实现多方向分解具有平移不变性3. 基于NSCT的图像融合框架3.1 基本流程分解阶段对源图像进行NSCT分解得到低频子带和高频方向子带融合规则对不同频率子带采用不同的融合策略重构阶段对融合后的系数进行NSCT逆变换得到融合图像3.2 融合规则设计低频子带融合低频系数反映图像的整体轮廓和能量信息常用方法加权平均法基于区域能量的融合规则基于稀疏表示的融合方法高频子带融合高频系数包含图像的细节和边缘信息常用方法绝对值取大法基于区域方差或梯度的融合规则脉冲耦合神经网络(PCNN)方法基于边缘信息的融合策略4. 算法实现步骤参数设置分解层数(通常3-5层)各层方向数(通常从低频到高频方向数递增)NSCT分解% 示例MATLAB代码pfiltpyrexc;% 金字塔滤波器dfiltvk;% 方向滤波器nlevels[3,3,4];% 各层方向数I1_nsctnsctdec(I1,nlevels,dfilt,pfilt);I2_nsctnsctdec(I2,nlevels,dfilt,pfilt);系数融合% 低频系数融合(以加权平均为例)F_low0.5*(I1_nsct{1}I2_nsct{1});% 高频系数融合(以取绝对值最大为例)fori2:length(nlevels)1ford1:length(I1_nsct{i})F_high{i-1}{d}max(abs(I1_nsct{i}{d}),abs(I2_nsct{i}{d}));endend图像重构Fnsctrec(F_low,F_high,dfilt,pfilt);参考代码 基于非下采样轮廓波变换的图像融合www.youwenfan.com/contentcsn/54769.html5. 性能评价指标常用的融合效果评价指标包括信息熵(EN)衡量融合图像的信息量空间频率(SF)反映图像的空间细节信息互信息(MI)衡量源图像与融合图像的信息相关性边缘保持度(Q^AB/F)评估边缘信息的传递效果结构相似性(SSIM)评估结构信息的保持程度