基于NSCT-RCNN的多图像融合方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于NSCT‑RCNN的多图像融合方法，包括获取多幅待融合的图像并分别对各图像进行去噪操作；采用相同的NSCT方法分解每幅去噪后的图像分别获得其各自的多个子带图像；基于图像信号维度建立RCNN模型；将经过NSCT方法分解生成的各子带图像分别输入RCNN模型并生成相应的点火映射图；基于权重和阈值可调的图像融合方案，分别根据每组子带图像的点火映射图判断确定出该组子带图像的融合结果；对融合结果进行逆NSCT重建生成融合结果图像。本发明能够将待融合图像的相关信息完整的保留在融合结果中，包括图像边缘和部分纹理信息，并且在融合图像中几乎没有伪影的出现，融合结果的信噪比高，衬度强，还显现出了较好的抗噪性。

《基于NSCT-RCNN的多图像融合方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023110664722，当前法律状态为已下证，由成都理工大学提出申请，发明人为刘明哲;王凯民;吴佳慧;刘浩然，申请日期为2023-08-23，公开（公告）日期为2024-06-18，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/50 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于NSCT‑RCNN的多图像融合方法，包括获取多幅待融合的图像并分别对各图像进行去噪操作；采用相同的NSCT方法分解每幅去噪后的图像分别获得其各自的多个子带图像；基于图像信号维度建立RCNN模型；将经过NSCT方法分解生成的各子带图像分别输入RCNN模型并生成相应的点火映射图；基于权重和阈值可调的图像融合方案，分别根据每组子带图像的点火映射图判断确定出该组子带图像的融合结果；对融合结果进行逆NSCT重建生成融合结果图像。本发明能够将待融合图像的相关信息完整的保留在融合结果中，包括图像边缘和部分纹理信息，并且在融合图像中几乎没有伪影的出现，融合结果的信噪比高，衬度强，还显现出了较好的抗噪性。

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