基于向量小波与神经网络的图像融合算法

• 作者: 宋胜利 杨明珊 王振飞
• 来源期刊: 工程图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 图像融合 神经网络 向量小波 清晰度
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 图像技术
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0158.2007.04.016

摘要

提出了一种基于向量小波和神经网络的图像融合算法.首先对各源图像进行向量小波变换,根据变换后系数计算出各子块图像的清晰度,选取子块图像部分区域清晰度作为前溃神经网络的训练样本,调整神经网络权重;然后用训练好的神经网络组合融合图像的向量小波系数,对组合后的系数进行一致性校验;最后对该系数进行向量小波逆变换,得到融合图像.仿真实验表明,该算法能够较好地解决多传感器图像融合问题,生成的融合图像效果优于有代表性的图像融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明珊	郑州大学信息工程学院	30	117	6.0	8.0
2	宋胜利	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	11	63	5.0	7.0
3	王振飞	郑州大学信息工程学院	36	253	8.0	13.0