采用DCT稀疏表示与Dual-PCNN的图像融合算法

• 作者: 吴乐华 唐晓杰 宋斌 牟宇飞 玉强
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 双通道脉冲耦合神经网络 信息熵 全变分优化算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 283-288
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3560字
• 语种: 中文

摘要

针对已有图像融合方法会导致融合图像亮度不均匀，与原图像对比度不一致，不适合人眼视觉效果的缺点，提出将 DCT 稀疏表示与双通脉冲耦合神经网络相结合的压缩感知域图像融合算法。首先结合图像 DCT 稀疏表示的特点，设计射线采样矩阵；再对测量值采用基于测量值的信息熵加权平均融合；最后经过全变分优化算法对融合测量值重构得到融合图像。通过对多组不同类型传感器所获图像融合实验的主观视觉分析和客观评价表明，该算法所得的融合图像能从原始图像中获取更多有用信息，更好地保持原图像的边缘信息，从而获得更好的视觉效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴乐华		36	287	9.0	15.0
2	牟宇飞		9	41	4.0	6.0
3	宋斌		5	9	1.0	3.0
4	唐晓杰		5	12	2.0	3.0
5	玉强		2	11	2.0	2.0