基于Curvelet变换与自适应PCNN的红外与可见光图像融合

• 作者: 曲仕茹 赵景朝
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 Curvelet变换 自适应PCNN 区域能量测度
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 849-853
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2758.2011.06.005

摘要

根据红外与可见光图像的成像特点,提出一种基于Curvelet变换与自适应PCNN( Pulse Coupled Neural Networks)的图像融合新算法.首先对两幅原始图像进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数；对低频系数采取加权平均融合规则,将高频系数作为PCNN的输入,选取区域能量测度为PCNN的连接强度,利用PCNN的全局耦合特性和脉冲同步特性选择高频系数；最后经Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明,该方法得到的融合图像在边缘等细节上比传统方法具有更好的视觉效果,在熵、平均梯度、标准差等客观指标上都优于其它方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲仕茹	西北工业大学自动化学院	115	966	17.0	23.0
2	赵景朝	西北工业大学自动化学院	1	25	1.0	1.0