基于改进的脉冲耦合神经网络模型的图像融合

• 作者: 李荣花
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 脉冲耦合神经网络 多聚焦图像
• 年，卷（期）: 2012,（35）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 9562-9565,9575
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3357字
• 语种: 中文

摘要

脉冲耦合神经网络模型PCNN(Pulse Coupled Neural Network)运行时间长、效率低等特点,现提出了一种改进的脉冲耦合神经网络模型用于图像融合.通过对多聚焦距图像和医学图像进行了实验,同时与小波变换、拉普拉斯变换等图像融合算法进行了比较.研究结果表明:方法简化了PCNN模型,减少了PCNN运行的时间.在主观视觉和客观评价上均具有良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李荣花	福州大学数学与计算机科学学院	1	1	1.0	1.0