NSCT域内基于自适应PCNN的红外与可见光图像融合方法

• 作者: 贾年 郝文超
• 来源期刊: 西华大学学报（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 连接强度 空间频率 改进的拉普拉斯能量和
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机软件理论、技术与应用
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73|TP391.41
• 字数: 3642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-159X.2014.03.003

摘要

提出一种在图像的非下采样Contourlet变换(NSCT)域内基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法.首先采用NSCT对严格配准的待融合图像进行多分辨率多方向分解,得到低频子带和高频方向子带;然后使用各子带系数的空间频率作为PCNN对应神经元的自适应连接强度系数,使用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN每个神经元的外部激励,经过PCNN点火过程获得各子带对应的点火映射图,并通过判决选择算子确定融合图像的各子带系数;最后采用NSCT逆变换对低频子带系数和高频方向子带系数进行重构,得到融合图像.使用红外与可见光图像进行仿真实验的结果表明,本文方法优于基于小波变换、NSCT及传统NSCT与PCNN结合的图像融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾年	西华大学无线电管理技术研究中心	23	125	7.0	10.0
2	郝文超	西华大学无线电管理技术研究中心	1	16	1.0	1.0