1. 毕业设计（论文）主要目标：
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
（1）针对NSCT域低频子带系数不具备高稀疏度和空域上稀疏表示容易产生大量方块现象的问题，本课题将非下采样轮廓波变换（NSCT）、稀疏表示（SR）以及脉冲耦合神经网络（PCNN）模型三者结合，设计了基于稀疏表示和NSCT-PCNN的图像融合算法。
（2）低频子带融合根据K-SVD的冗余字典选用正交匹配追踪（OMP）求解低频子带系数，同时根据范数值设计了3种融合规则和3种融合均值矩阵。
（3）高频子带融合根据PCNN模型特性，设计了以空间频率为输入，标准差分别为链接强度值来获取点火图，同时设计了加权函数来获取新点火图。
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3. 主要参考文献
[1]王建， 吴锡生. 基于改进的稀疏表示和 PCNN 的图像融合算法研究[J]. 智能系统学报， DOI： 10.11992/tis.201805045.
[2]夏景明，陈轶铭，陈轶才等. 基于稀疏表示和 NSCT-PCNN的红外与可见光融合[J]. 电光与控制.2018.25（6).
[3]田娟秀，刘国才.基于NSST变换和 PCNN 的医学图像融合算法研究[J]. 中国医学物理学杂志.2018,35（8）:914-920.
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