利用脉冲耦合神经网络的图像融合

• 作者: 刘艳滢 朱娟 王延杰 陈浩
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 图像融合 9/7小波 提升算法 脉冲耦合神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 995-1001
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2979字
• 语种: 中文

摘要

为了获得对同一场景更为准确、全面和可靠的图像描述,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法.将多源传感器图像配准后的各个源图像用9/7小波变换的提升算法进行分解,从而得到各个源图像的低频分量和高频分量.对于低频分量,采用像素绝对值选大法进行融合;而高频分量则作为PCNN的输入,在迭代结束后,通过比较PCNN点火次数得到一系列融合子图像;然后,用9/7小波的提升算法将获取的一系列多尺度融合子图像进行反变换得到最终的融合图像.设计了可见光图像与红外图像的融合实验,对融合图像的熵、平均梯度、标准差、空间频率进行了定量比较.当使用标准源图像进行融合时,各值比使用传统小波变换与PCNN相结合的图像融合方法分别高0.010 4,0.245 9,0.113 1和0.284 6.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘艳滢	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	24	268	11.0	16.0
2	王延杰	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	116	1871	21.0	38.0