基于NSCT与PCNN的自适应图像融合

• 作者: 吴仰玉 常霞 李翠 纪峰
• 来源期刊: 宁夏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 非下采样Contourlet变换 脉冲耦合神经网络 自适应
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机应用与自动控制
• 页码范围: 168-172
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3851字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新的基于非下采样轮廓波(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的自适应图像融合方法.对已经配准的源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数.对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则;而高通子带系数,采用改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后,对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文算法明显优于其他几种方法,具有更好的融合性能,清晰度更高,是一种可行、有效的图像融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常霞	北方民族大学信息与计算科学学院信息与系统科学研究所	16	133	7.0	11.0
2	纪峰	北方民族大学信息与计算科学学院信息与系统科学研究所	16	138	7.0	11.0
3	李翠	北方民族大学信息与计算科学学院信息与系统科学研究所	5	50	3.0	5.0
4	吴仰玉	北方民族大学信息与计算科学学院信息与系统科学研究所	5	38	3.0	5.0