提升静态小波与自适应PCNN相结合的图像融合算法

• 作者: 李华锋 柴毅 郭茂耘
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 提升静态小波 脉冲耦合神经网络 拉普拉斯能量和
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 67-74
• 分类号: TP391|TN911.73
• 字数: 5454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2010.12.013

摘要

提出了一种新的基于提升静态小波变换与自适应PCNN相结合的图像融合算法.该方法定义一种图像单个像素的清晰度作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素清晰度的变化来自适应地调整链接强度的大小,接着对图像经提升静态小波分解得到的低频子带系数的改进拉普拉斯能量和及高频子带系数的单个像素的灰度值,分别作为自适应PCNN神经元的外部输入,并根据点火次数来确定图像融合系数.最后由提升静态小波变换的逆变换得到融合图像.实验表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都优于传统的基于小波变换、提升静态小波变换、提升静态小波-PCNN的图像融合算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴毅	重庆大学自动化学院	157	2347	25.0	41.0
2	郭茂耘	重庆大学自动化学院	21	188	9.0	13.0
3	李华锋	重庆大学自动化学院	15	190	9.0	13.0