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针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。 相似文献
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热推进技术采用小分子量气体作为推进剂可以获取较高的比冲,是具有巨大应用前景的空间推进技术,而提高热推力器换热芯换热效率是目前亟待解决的问题。本文设计了基于层板结构的换热芯,结合层板结构的传热特点与流固耦合传热理论,对层板换热芯传热和工质流动进行了模拟计算。根据耦合传热理论,将层板与工质的导热简化为系统内部边界条件,通过仿真计算得到了层板流固耦合温度场和流场分布特性,工质可以被加热至2300K以上,验证了层板结构用于热推力器换热芯的有效性。 相似文献