结合PCNN的红外与可见光图像多尺度融合

• 作者: 向天烛 闫利 高熔溶
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 图像融合 非下采样Contourlet变换 脉冲耦合神经网络 空间频率 红外图像
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 273-278,284
• 页数: 7页
• 分类号: P236|TP751
• 字数: 6059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2016.03.011

摘要

针对红外与可见光图像融合对比度不高,易丢失细节信息等问题,提出了一种非下采样Contourlet变换域内基于特征激励的自适应PCNN红外与可见光图像融合方法.PCNN模型采用平均梯度和赋时矩阵来自适应调节其链接强度和迭代次数等参数.对NSCT多尺度多方向高低频子带系数,分别采用特征激励PCNN,根据点火时间图的区域能量来选择融合系数.实验结果表明,该方法能够有效地融合红外和可见光图像信息,对比度高,细节保持好,无论在视觉效果上还是客观评价指标上,优于常用的图像融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫利	武汉大学测绘学院	144	1172	19.0	28.0
2	向天烛	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	4	35	3.0	4.0
3	高熔溶	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	2	8	2.0	2.0