提出了一种新的基于非下采样轮廓波（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合的自适应图像融合方法，对已经配准的源图像进行NSCT分解，得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数，对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则；而高通子带系数，采用改进的拉普.斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后，对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明，本文算法明显优于其他几种方法，具有更好的融合性能，清晰度更高，是一种可行、有效的图像融合方法，

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在双目立体相机中，利用图像处理计算场景深度信息是一项关键技术。通过研究立体视觉图像匹配原理，提出一种基于FPGA的立体图像实时匹配算法的实现方法。该算法以 Census变换为基础借助于像素在邻域中灰度相对值的排序进行相似度比较，来实现区域立体匹配；在左右一致性约束下采用多窗口相关匹配方法改善深度不连续图像的匹配质量，提高匹配准确度。利用FPGA流水线和并行处理技术实现了双目立体相机的实时图像匹配。结果表明，该图像匹配结构具有较高的吞吐率和处理速度，可以工作在97.3 MHz频率下实现1024×1024灰度

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