图像融合的中文参考文献

以下是关于图像融合的中文参考文献：

1. 刘银新, 蒲洪海, 邹晓峰. 数字图像融合技术研究进展[J]. 电子设计工程, 2011 (02): 131-134.

2. 杨锟, 陈靖昱, 张明. 图像融合技术研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2012 (08): 142-146.

3. 刘志辉, 李宇松, 邢志勇. 基于小波变换的图像融合技术综述[J]. 计算机工程与应用, 2014 (16): 192-196.

4. 袁祖元, 梁秀婷. 多尺度图像融合技术研究综述[J]. 电子技术应用, 2015, 41(5): 50-54.

5. 刘建平, 丁丽霞, 李慕倩. 新型图像融合技术的研究与应用[J]. 无线互联科技, 2017, 5(9): 31-35.

相关问题

小波变换图像融合参考文献

以下是一些关于小波变换图像融合的参考文献：

1. Li, Y., Guo, Z., & Wang, J. (2019). Image fusion algorithm based on wavelet transform and multi-scale decomposition. Computers & Electrical Engineering, 74, 488-498.

2. Cai, X., Zhang, Y., & Yang, X. (2019). A multi-focus image fusion algorithm based on wavelet transform and saliency detection. Information Fusion, 45, 61-78.

3. Zhang, Y., Ji, F., & Hu, Y. (2019). Multimodal medical image fusion based on wavelet transform and maximum variation. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 9(6), 1289-1296.

4. Peng, X., & Wang, Z. (2018). Image fusion based on wavelet transform and principal component analysis. Mathematics in Computer Science, 12(1), 117-127.

5. Wu, J., Zeng, J., He, Y., & Tang, N. (2018). An improved wavelet-based image fusion algorithm. Journal of Visual Communication and Image Representation, 56, 61-69.

pcnn图像融合代码

PCNN（Pulse Coupled Neural Network）是一种基于脉冲耦合神经网络的图像融合算法。它模拟了生物视觉系统中神经元的激发和抑制过程，具有较好的生物学可解释性。

PCNN图像融合的代码实现一般包括以下几个步骤：

1. 导入所需的库和模块：首先，需要导入一些常用的图像处理库和模块，例如OpenCV、NumPy和Matplotlib等。这些库和模块可以帮助我们进行图像读取、处理和显示等操作。

2. 读取待融合的图像：通过使用OpenCV库的函数，可以读取待融合的图像并存储在内存中。

3. 图像预处理：对读取到的图像进行预处理，例如将图像转换为灰度图像，去除图像中的噪声等。这个过程可以使用OpenCV中的函数来实现。

4. 计算融合图像的激发指数：根据PCNN算法的原理，需要计算输入图像的激发指数。这个指数可以通过对图像进行卷积操作得到，以模拟脉冲的传播过程。

5. 计算融合图像：通过将计算得到的激发指数进行阈值处理，可以得到融合图像。阈值的选择需要根据具体的应用场景进行确定。

6. 显示融合结果：最后，使用Matplotlib库中的函数，可以将融合的图像显示在屏幕上，以供观察和分析。

需要注意的是，PCNN图像融合算法有许多不同的改进和变种，不同的代码实现可能会有所不同。所以在编写代码时，需要参考相关的研究文献和资料，以确保代码的正确性和有效性。