基于剪切波变换与直觉模糊PCNN模型的图像融合方法

• 作者: 吴桂玲 张耀军 栗磊
• 来源期刊: 西北师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 剪切波变换 脉冲耦合神经网络 直觉模糊 图像融合
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息科学
• 页码范围: 43-49
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5297字
• 语种: 中文

摘要

针对传统图像融合方法计算复杂度高、运行机制过于机械的问题，提出了一种基于剪切波变换（S T ）与直觉模糊‐脉冲耦合神经网络（IF‐PCNN）模型的新型图像融合方法。利用ST优越的图像信息捕捉性能对源图像进行多尺度多方向分解，对经典PCNN模型进行改进，赋予IF性能形成IF‐PCNN新型模型，并对低频子带图像和一系列高频子带图像进行融合，最后采取ST反变换获得最终融合结果图像。仿真结果表明，同现有的几种经典融合方法相比，文中提出的方法在主客观评价过程中均具有显著的优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴桂玲	信阳农林学院计算机系	11	15	2.0	3.0
2	张耀军	信阳农林学院计算机系	19	27	3.0	4.0
3	栗磊	信阳农林学院计算机系	9	8	2.0	2.0