基于脉冲耦合神经网络的红外图像拼接

• 作者: 孙浩 张卓 张学武 王岩 范新南
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 红外图像拼接 脉冲耦合神经网络(PCNN) 边缘检测 Hausdorff测度
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 图像和信息处理
• 页码范围: 578-582
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

创建高分辨率的宽视角的拼接图像为图像处理、计算机图形学等交叉学科学研究的新领域,针对传统的基于边缘的拼接算法对噪声比较敏感,红外图像噪声干扰严重与信噪比低的特点,提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)的红外图像拼接算法.采用PCNN仿生物视觉角度,提取图像的边缘信息;采用Hausdorff距离作为配准的相似性测度,计算出最优配准参数进行图像拼接;使用加权平均方法,实现拼接图像的融合,提高拼接图像的视觉效果.实验结果表明,本文算法能够实现图像的精确拼接,对噪声具有较好的鲁棒性,并提高了搜索效率,减小了计算量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范新南		99	628	14.0	20.0
2	张学武		98	541	13.0	18.0
3	王岩		30	125	7.0	10.0
4	张卓		39	210	9.0	13.0
5	孙浩		9	1	1.0	1.0