基于奇异值分解的PCNN红外与可见光图像融合

• 作者: 才华 段锦 陈广秋 韩泽宇 高印寒
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 奇异值分解 局部结构信息因子 点火映射图 链接强度
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 成像技术与图像处理
• 页码范围: 126-136
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20153001.0126

摘要

为了提升红外与可见光图像融合精度,提出了一种基于局部区域奇异值分解的自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.利用局部区域奇异值构造局部结构信息因子,作为PCNN对应神经元的链接强度.经过PCNN点火处理,获得源图像的点火映射图,通过比较选择算子,选择源图像中明显特征部分生成融合图像.采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行客观评价.实验结果表明本文提出的算法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合算法,可获得更好的融合效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈广秋	吉林大学仪器科学与电气工程学院	7	54	5.0	7.0
5	高印寒	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	73	570	14.0	19.0
6	段锦	长春理工大学电子信息工程学院	78	589	14.0	22.0
7	才华	长春理工大学电子信息工程学院	29	109	6.0	9.0
8	韩泽宇	长春理工大学电子信息工程学院	1	8	1.0	1.0